LSTM我们主要把握好它的输入输出，以及门控机制的几个公式，就可以迅速掌握啦。如果之前了解过RNN的小伙伴就会知道，RNN天然有着许多不足，比如梯度爆炸和梯度消失的问题，不能解决长距离依赖。LSTM针对以上几点，通过门控机制对其作出了改进，使得LSTM大放异彩，同时有了很多变种，在NLP领域表现非常出色。

介绍了RNN（循环神经网络）的基础知识和应用场景。RNN作为NLP领域的重要模型，RNN通过循环连接的网络结构处理序列数据，解决了CNN难以处理变长序列的问题。文章详细解析了RNN的四种典型结构（1to1、NtoN、Nto1、1toN）及其工作原理，重点说明了隐状态h的信息传递机制。同时探讨了RNN在机器翻译、情感分析等任务中的应用，以及其存在的梯度爆炸和长距离依赖等缺陷。

文章重点讲解了Transformer输入处理的两个关键步骤：词嵌入和位置编码。词嵌入通过将词语映射到高维向量空间来保留语义信息，而位置编码则通过正弦和余弦函数为模型提供位置信息。文中详细说明了词嵌入矩阵的构建方法、维度选择以及位置编码的计算公式，并解释了如何将两者相加作为Transformer的最终输入。这些处理使Transformer能够有效捕捉序列中词语的语义和位置关系，为后续的自注意力机制等

YOLO26是新一代计算机视觉模型，专为边缘设备和低算力平台优化。其创新点包括移除DFL模块、实现端到端无NMS推理、采用ProgLoss+STAL提升小目标检测能力，以及使用MuSGDOptimizer优化训练过程，CPU推理速度提升43%。该模型支持分类、检测、分割等任务，适用于机器人、无人机、制造业和嵌入式设备等场景。用户可通过Ultralytics平台快速部署，提供本地训练和直接预测两种使

YOLO26是新一代计算机视觉模型，专为边缘设备和低算力平台优化。其创新点包括移除DFL模块、实现端到端无NMS推理、采用ProgLoss+STAL提升小目标检测能力，以及使用MuSGDOptimizer优化训练过程，CPU推理速度提升43%。该模型支持分类、检测、分割等任务，适用于机器人、无人机、制造业和嵌入式设备等场景。用户可通过Ultralytics平台快速部署，提供本地训练和直接预测两种使

主要包含四部分内容：1、代码目录结构2、使用方法（如何训练，如何预测）3、代码详解（模型具体的搭建过程）4、结果分析（参数如何调整）

本文系统总结了Transformer核心机制的原理与作用。首先回顾了Transformer的关键组件：词嵌入与位置编码解决了并行计算丢失序列位置信息的问题；点积注意力机制通过矩阵乘法高效计算相似度，并采用√dk缩放防止梯度消失；层归一化通过通道级归一化降低BatchSize影响，更适合NLP任务。特别对比了Encoder-Decoder结构的差异：Decoder采用掩码注意力处理目标序列，第二层注

本文介绍了一个使用RNN模型预测三角函数值的简单实现。文章详细说明了如何构建一个3层RNN网络，使用PyTorch的nn.RNN模块实现正弦值到余弦值的预测任务。关键点包括： 模型参数设置：input_size=1（单值输入）、hidden_size=32、num_layers=3 数据生成方法：在π范围内均匀采样300个点作为输入序列 训练过程：使用MSE损失函数和Adam优化器，加入学习率调整