图神经网络（Graph Neural Network，GNN）是一类用于处理图结构数据的深度学习模型。图结构数据中的实体以节点的形式表示，实体之间的关系以边的形式表示。GNN的目标是从图结构数据中学习有用的表示，并利用这些表示进行各种任务，例如节点分类、图分类、链接预测等。本文将详细介绍图神经网络的原理、数学公式、Python代码实现以及各部分的原理分析。内容将分为以下几个部分：一、图神经网络的基

序列到序列（Seq2Seq）模型是一种端到端的深度学习模型，用于处理输入序列和输出序列的对应关系。Seq2Seq模型广泛应用于机器翻译、语音识别、文本摘要等任务。注意力机制（Attention Mechanism）是一种用于提升神经网络性能的技术，它允许模型在处理序列数据时关注输入序列中的某些部分。注意力机制在自然语言处理、计算机视觉和语音识别等领域有广泛应用。

图神经网络（Graph Neural Network，GNN）是一类用于处理图结构数据的深度学习模型。图结构数据中的实体以节点的形式表示，实体之间的关系以边的形式表示。GNN的目标是从图结构数据中学习有用的表示，并利用这些表示进行各种任务，例如节点分类、图分类、链接预测等。本文将详细介绍图神经网络的原理、数学公式、Python代码实现以及各部分的原理分析。内容将分为以下几个部分：一、图神经网络的基

GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一种生成预训练模型，它使用Transformer模型的解码器部分进行预训练和微调。GPT模型在自然语言生成、文本分类、问答系统等任务中表现出色，并成为了许多先进模型的基础，例如GPT-2、GPT-3等。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformer

矩阵对角化是指将一个方阵通过相似变换化为对角矩阵的过程。设AAA是一个n×nn \times nn×n的方阵，如果存在一个可逆矩阵PPP和一个对角矩阵DDDP−1APDP−1APD那么，我们说矩阵AAA可以对角化。对角矩阵DDD的对角线元素即为矩阵AAA的特征值，而矩阵PPP的列向量是对应于特征值的特征向量。本文详细介绍了矩阵对角化的定义、条件和步骤，以及矩阵对角化在计算矩阵幂、指数、多项式等方面