Transformer架构是2017年《AttentionIsAllYouNeed》论文提出的革命性模型，完全基于自注意力机制，摒弃了传统的RNN和CNN结构。其核心创新包括多头自注意力机制、位置编码和并行计算能力，解决了长距离依赖和计算效率问题。该架构显著提升了机器翻译等任务的性能，并成为BERT、GPT等现代AI模型的基础。虽然存在计算复杂度高等局限，但通过注意力优化、混合架构等技术不断演进，

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深度学习先驱Yoshua Bengio曾指出："​​正则化不是锦上添花，而是生存必需​​"。​​L1正则化​​是"特征剪刀"，剪除冗余特征​​L2正则化​​是"权重压缩器"，防止数值膨胀​​Dropout​​是"脑力沙盘推演"，模拟神经元失效的极端情况通过掌握正则化技术，我们能够有效应对过拟合问题，提高模型泛化能力，构建更加稳健的机器学习和深度学习模型，让AI不仅在训练数据上表现出色，更在真实世界

是什么：OSS是阿里云提供的海量、安全、低成本、高可靠的云存储服务。核心特点高可靠性：采用多副本冗余存储技术，保证数据可靠性高可用性：提供99.9%以上的服务可用性低成本：按实际使用量计费，无初始投资无限扩展：存储容量自动扩展，无需担心存储空间不足安全性：提供多种安全机制，包括访问控制、数据加密等适用范围AI训练数据存储和模型文件存储大型媒体文件存储（图片、视频、文档）静态网站托管数据备份和归档大

总而言之，序列建模是人工智能中一个极其重要且充满活力的领域。它源于我们对​​有序数据​​的理解和预测需求，从早期的统计方法发展到今天的深度神经网络，其核心思想始终围绕着如何更好地​​捕捉和利用数据中的依赖关系​​。理解序列数据的​​特性​​（顺序依赖、变长、动态演化），认识到​​传统模型的局限​​（固定输入、缺乏记忆），并了解​​序列模型的演进历程​​（从RNN/LSTM/GRU到Transfor

以下是使用Mermaid语法绘制的详细流程图，解释了这段MNIST手写数字识别代码的完整执行流程：fill:#333;color:#333;color:#333;fill:none;评估模型禁用梯度设置评估模式遍历测试集前向传播预测类别统计正确数计算准确率打印准确率训练模型遍历epochs设置训练模式遍历batches梯度清零前向传播计算损失反向传播参数更新记录损失打印epoch结果构建神经网络输

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