对卷积层而言，因为卷积核的参数是共享的，所以卷积操作与序列的长度无关。但是因为卷积层的后面往往会跟着一些全连接层，从而导致卷积层的输出不能任意改变。输出不单单依靠输入，同时也与控制器的行为、纸带上存下来的信息等有关，比起有限状态自动机更加复杂。从这不难看出，当前结果的输出不仅依赖于当前时刻的输入，还依赖于上一时刻所处的状态。这是一个图灵机：一种抽象的数学模型，可以用来模拟任何可计算问题。这是一个有

分布式是指一个信息可以分布在多个神经元上。

免费GPU线上跑AI项目实践可以让学习者通过实际操作，深入理解AI的工作原理和实现方式，提升自己的技术水平。同时，由于GPU具有强大的并行计算能力，使得AI模型的训练速度大大提升，这对于学习者来说，也是一个提升技术能力的好机会。通过免费GPU线上跑AI项目实践，学习者可以亲身体验到AI项目的开发流程，了解到理论知识在实践中的应用，从而增强自己的实践意识。

提出基于空间-时间全局相干场（stGCF）的新型声学地图，利用摄像机模型做特征映射提出一种跨模态自监督学习方法。

同质图指的是图中的节点类型和关系类型都仅有一种异质图是指图中的节点类型或关系类型多于一种。

非书中全部内容，只是写了些自认为有收获的部分。

现需要用线性模型做分类问题，简单的阶跃函数在阈值处不可导，可导处导数均为0，性质不好所以把0，1问题转化成P(y=0|x)，P(y=1|x)的问题，这样就把离散的分类任务变成了求概率分布的回归任务，概率分布要求在(0,1)之间，且需要光滑连续的曲线才会有较好的梯度，所以定义逻辑斯谛函数。

根据以上定义可知：交叉熵是用来衡量两个分布之间的差异的。a：投票法，f1将w1作为正类，w2、w3作为负类。最小化KL散度其实就是最小化两个分布的交叉熵。区别在于用的损失函数不同，导致模型不同。概率越大，信息量越小，熵越小，编码越短。所以最小化交叉熵就是求对数似然的最大值。而pr(y|x)是one-hot向量。取log是因为要满足自信息的可加性。当p的分布未知时，设q为概率分布。缺点：把文本中的语

后训练数据主要由两部分组成：对齐数据 D = { ( x i , y i ) } 和偏好数据 P = { ( x i , y i + , y i − ) } ，其中 x i 代表指令，y i代表满意的响应，y i +和 y i − 是对 x i 的两种响应，y i + 是比 y i − 更受偏好的选择。不同地，我们的模型采用了细粒度专家，创建了规模更小的专家，同时激活了更多的专家。与之前的Qwen

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