深度学习神经网络复现

全局向量的词嵌入（Global Vectors for Word Representation），通常简称为GloVe，是一种用于将词语映射到连续向量空间的词嵌入方法。它旨在捕捉词语之间的语义关系和语法关系，以便在自然语言处理任务中能够更好地表示词语的语义信息。GloVe的设计基于两个观察结果：共现矩阵（co-occurrence matrix）和词向量的线性关系。共现矩阵记录了词语之间在上下文中

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。

我们在下面的类中实现textCNN模型。除了用卷积层代替循环神经网络层外，我们还使用了两个嵌入层：一个是可训练权重，另一个是固定权重。**kwargs):# 这个嵌入层不需要训练# 最大时间汇聚层没有参数，因此可以共享此实例# 创建多个一维卷积层# 沿着向量维度将两个嵌入层连结起来，# 每个嵌入层的输出形状都是（批量大小，词元数量，词元向量维度）连结起来# 根据一维卷积层的输入格式，重新排列张量，

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

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

为了检验LLM的有效性和优越性，已经提出了大量任务和基准，用于进行经验能力评估和分析。在本节中，我们首先介绍了LLM在语言生成和理解方面的三种基本能力评估类型，然后介绍了几种具有更复杂设置或目标的LLM的高级能力评估，最后讨论了现有的基准、评估方法和经验分析。

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

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

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