文章目录1 原理简述1 原理简述  Self-Attention Layer 一次检查同一句子中的所有单词的注意力，这使得它成为一个简单的矩阵计算，并且能够在计算单元上并行计算。 此外，Self-Attention Layer 可以使用下面提到的 Multi-Head 架构来拓宽视野，也就是多头注意力机制。Self-Attention Layer 基本结构如下：对于每个输入 x\boldsymbol{x}x，首先经过 Embedding 层对每个输入进行编码得到 a1,a2,a3,a4\boldsy

引入对于上一篇代码，一般来说要实现多次迭代，则需要循环下面这几步 zhat = net.forward(x) loss = loss_function(zhat,y.long()) loss.backward() opt.step() opt.zero_grad()问题在于，实际情况中数据量较大，所有数据都要一遍正向传播和反向传播消耗时间，计算量过大这里就采用深度学习入门级优化算法：小批量随机梯度下降 -- 每次迭代前都会从整体的样本中抽一批固定数目的样本

微信小程序点餐系统的使用者主要包含两种用户角色，其一是管理员角色，其二是前台用户角色，这两个角色的具体功能如下： 管理员角色：管理员登录微信小程序点餐系统后台管理后可以进行相应的管理操作，主要包含：用户管理、餐品管理、订单管理、分类管理等操作； 前台用户角色：前台用户登录微信小程序点餐系统后可以进行餐品浏览、添加购物车、在线点餐、个人订单管理等操作。

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在深度学习中常见的神经网络层的讲解

目前主流的Python开发IDE主要有PyCharm、JupterNotebook，VsCode等，以前主流时PyCharm，随着VsCode插件的丰富，目前VsCode已经成为主流的顶流了。本文将采用Anaconda+VsCode+JupyterNotebook的方案，环境安装完毕后，将拥有Python运行环境、常见的Python库例如python三剑客：Numpy、matplotlib、pandas、机器学习库sklearn全都有了。

我们已经了解了在结构化数据集以及非结构化文本数据上执行建模的策略。在本节中，我们将继续学习神经网络在拟合非结构化数据中的强大性能——如何在输入为音频的情况下执行分类任务。本文提取与音频文件相对应的梅尔倒谱系数 (MFCC) 作为音频特征，并构建神经网络对 。wav 格式的音频进行分类。

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RepLKNet将内核扩展到 31x31：重新审视 CNN 中的大型内核设计摘要我们重新审视现代卷积神经网络 (CNN) 中的大内核设计。受vision transformers (ViT) 最新进展的启发，在本文中，我们证明了使用一些大型卷积核而不是一堆小核可能是一种更强大的范例。我们提出了五个指导方针，例如，应用重新参数化的大深度卷积来设计高效的高性能大内核 CNN。根据指南，我们提出了 RepLKNet，这是一种纯 CNN 架构，其内核大小高达 31×31，而不是常用的 3×3。 RepLKNe

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临近毕业，很多同学项目和论文都准备的差不多了，只剩下最后一个环节，那就是决定你能否顺利毕业的毕业答辩。最后很多小伙伴咨询关于答辩的问题，也了解到了大家比较焦虑的心理，毕竟对我们来讲，努力了四年或者三年，最主要的目的还是为了这一纸毕业证，它将是我们走向社会，通向成功的第一把钥匙，今天就来给大家聊聊毕业答辩的一些问题。

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