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- @huajiaoejctu
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常见深度神经网络介绍
AlexNet是一种具有里程碑意义的深度卷积神经网络（CNN），由 Alex Krizhevsky 等人在 2012 年提出AlexNet 的成功引发了深度学习在计算机视觉领域的热潮，为后续模型（如 VGG、ResNet）的设计提供了基础范式核心思想深度网络结构AlexNet 是首个成功应用深层卷积神经网络的模型，包含 8 层结构（5 个卷积层 + 3 个全连接层），通过堆叠多层卷积和池化操作，提
神经网络和深度学习-学习笔记
ransformer是由Google提出的一种基于自注意力机制的深度学习模型架构，最初应用于自然语言处理任务。其核心思想是通过自注意力机制捕捉序列中的长距离依赖关系，取代传统的RNN/CNN，实现并行化处理和全局信息捕捉。
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