Inception模块是GoogleNet中的一个核心组成部分，用于提取图像特征。该模块采用并行的多个卷积层和池化层来提取不同尺度的特征，然后将它们在通道维度上进行拼接，得到更丰富的特征表达。一个基本的Inception模块包含了四个分支（Branch），每个分支都有不同的卷积核或者池化核，如下图所示：在这个模块中，我们可以看到分支1、2、3都是卷积层，分支4则是最大池化层，其目的是提取图像中不同

本章介绍的是深度卷积神经网络（AlexNet）的原理架构及其复现

NiN，即Network in Network，是一种由Min Lin等人于2013年提出的深度神经网络架构。相较于传统的卷积神经网络，NiN引入了“1x1卷积层”以及全局平均池化层，这两个模块的引入使得NiN模型可以通过不同的网络层抽取多层次、多尺度的特征。NiN的核心思想是通过在卷积神经网络的最后两层之间添加一个或多个全局平均池化层（global average pooling layer），

目标检测有两种类型的损失。使用L1L_1L1​范数损失，即预测值和真实值之差的绝对值。掩码变量bbox_masks令负类锚框和填充锚框不参与损失的计算。最后，我们将锚框类别和偏移量的损失相加，以获得模型的最终损失函数。def cls_eval(cls_preds , cls_labels) : # 由于类别预测结果放在最后一维，argmax需要指定最后一维。

自回归模型（AutoRegressive Model）是一种常见的时间序列预测模型，它基于序列中过去的值来预测未来的值。ytc∑i1pϕiyt−iϵtyt​c∑i1p​ϕi​yt−i​ϵt​其中，yty_tyt​是时间序列在时刻ttt的观测值，ccc是常数，ϕi\phi_iϕi​是回归系数，ppp是滞后阶数，ϵt\epsilon_tϵt​是白噪声随机误差。

受心理学中的双重加工理论启发，该理论指出两种截然不同的思维模式——直觉（快速）和分析（缓慢），我们提出了“双重加工对话规划”（DualProcess Dialogue Planning, DPDP）框架。DPDP通过两种互补的规划系统体现了这一理论：在熟悉的上下文中采用直觉的策略模型，而在复杂和新颖场景中则使用深思熟虑的蒙特卡洛树搜索（MCTS）机制。

随着人工智能和机器学习领域的迅速发展，语言模型已经从简单的词袋模型（Bag-of-Words）和N-gram模型演变为更为复杂和强大的神经网络模型。在这一进程中，大型语言模型（LLM）尤为引人注目，它们不仅在自然语言处理（NLP）任务中表现出色，而且在各种跨领域应用中也展示了惊人的潜力。从生成文本和对话系统到更为复杂的任务，如文本摘要、机器翻译和情感分析，LLM正在逐渐改变我们与数字世界的互动方式

检索增强生成（RAG）系统已被开发用于通过整合外部知识源来增强大规模语言模型（LLMs）性能。这种创新的整合使得LLMs能够生成更加准确且符合上下文的回答，显著提升了它们在实际应用中的效用。通过适应特定领域知识，RAG系统确保提供的信息不仅与用户需求相关，而且更加个性化。此外，它们还能够访问最新的信息，这在快速发展的领域中尤为重要。分块（Chunking）在促进检索增强生成过程中发挥了重要作用。通

下面我们来定义一个用于加载SNLI数据集的类。类构造函数中的变量num_steps指定文本序列的长度，使得每个小批量序列将具有相同的形状。换句话说，在较长序列中的前num_steps个标记之后的标记被截断，而特殊标记“”将被附加到较短的序列后，直到它们的长度变为num_steps。通过实现__getitem__功能，我们可以任意访问带有索引idx的前提、假设和标签。

以“对口”为例。双人表演通常涉及两个角色，称为“捧哏”（简称“Peng”）和“逗哏”（简称“Dou”）。Dou的目标是通过语言和动作以滑稽的方式进行表演。Peng是支持角色，使对话更加流畅和清晰。Φu1v1u2v2uKvKΦ{(u1​v1​u2​v2​uK​vK​)}这是一个KKK轮的双向串话对话，包含2K个话语，其中K个来自于Dou（记为uuu）和KKK个来自于Peng（记为vvv请注意，uiu