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

剪枝算法定义：在进行搜索算法的过程中，将已知无意义的情况排除的行为叫做剪枝操作方法:剪枝比较灵活，需要具体问题具体分析有些是比较明显的，比如题目中的限制条件，有的则是需要分析得到的剪枝可以分为（1）可行性剪枝（2）最优性剪枝我们从例题分析：洛谷P1535最直接的思路：直接开始深搜，但要注意以下几点：限制搜索深度时间为t可以重复经过一个地方必须在规定的时间到达终点但是这样会TLE，所以我们需要剪枝容

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，

该代码定义了一个名为 Vocab 的类，用于构建文本的词汇表。init(self, tokens=None, min_freq=0, reserved_tokens=None)：构造函数，创建一个词汇表。参数 tokens 是一个包含文本所有单词的列表，min_freq 是单词在文本中最少出现的次数，reserved_tokens 是一个保留的单词列表。构造函数首先使用 count_corpus(

循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种神经网络结构，其主要特点是网络中存在循环连接，使得网络具有记忆功能，可以处理序列数据。在传统神经网络中，每一层之间的连接是单向的，每一层的输入仅仅依赖于前一层的输出。而在循环神经网络中，除了输入层和输出层之外，每一层之间都存在循环连接，使得网络具有一定的记忆功能，可以处理序列数据。在循环神经网络中，每个时间步的输入数据不

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

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），