摘要（149字） 多头注意力机制通过并行计算多个注意力子空间增强模型表达能力。每个注意力头采用独立线性投影，聚焦输入的不同特征（如短/长距离依赖），最终拼接输出并线性变换。该机制是Transformer的核心组件，企业级应用广泛：GPT系列用12-96个头提取语言特征，Google翻译处理词序/语法关系，视觉Transformer建模图像语义。实现时需对张量进行维度变换以支持并行计算，企业通过内核

SSD（Single Shot Multibox Detector）是一种快速、端到端的目标检测模型。基础特征提取网络（Base Net）：如VGG或ResNet，提取深层视觉特征。多尺度特征图（Feature Pyramid）：每一层对应一个分辨率等级，负责检测不同尺度的目标。类别预测层（cls_predictor）：通过卷积预测每个锚框的类别（包括背景）。边界框偏移预测层（bbox_predi

我们使用经典的 ResNet-18 模型结构进行图像分类任务，并设置最终的输出通道为10类。我们自定义训练函数，支持：学习率调度（StepLR）多 GPU 训练动态绘制训练与验证准确率、损失。

训练函数采用优化自定义输出网络，使用StepLR实现学习率衰减调度。训练过程中记录训练损失与验证损失，方便监控训练效果。

📘 本文对应李沐《动手学深度学习》7.3 节内容，讲解 CNN 中控制特征图尺寸变化的两个关键技术：Padding（填充）与 Stride（步幅）。

输入句子：“the man loves his son”，中心词设为“loves”，窗口大小为 2，预测上下文为：“the”、“man”、“his”、“son”。例如，“the man loves his son” 中，“loves” 与 “his” 更可能出现在一起，而非“banana”。**词嵌入（word embedding）**的目标是：将词语映射为稠密的、可学习的实数向量，捕捉它们之间的

Inception Block、GoogLeNet、模块化网络、全局平均池化、多尺度卷积。

本文介绍了注意力机制的起源——Nadaraya-Watson核回归估计器，通过不同核函数（如高斯核、箱核）实现相似性加权，为现代注意力机制奠定理论基础。核函数定义了query和key的相似度度量方式，具有平移旋转不变性。Nadaraya-Watson回归可视为非训练式注意力机制，其中核宽度参数σ控制注意力聚焦程度：σ小则关注局部，σ大则平滑全局。虽然这种基于距离的核方法直观可解释，但表达能力有限。

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作者：夏驰和徐策标签：GPT、Transformer、深度学习、自然语言处理、视觉讲解在人工智能领域，“GPT”已经成为一个家喻户晓的词汇。从GPT-2到ChatGPT，再到最近发布的GPT-4o，每一代都在刷新人们对AI语言理解与生成能力的认知。那么，GPT到底是什么？它的核心——又是怎么运作的？今天，我们通过一组直观有趣的图示，带你理解GPT背后的关键概念。