高级神经网络教程

欢迎来到 PyTorch 高级神经网络教程页面！以下是一些关于高级神经网络的概念和技巧。

什么是高级神经网络？

高级神经网络，通常指的是那些比传统多层感知器（MLP）更复杂的网络结构。这些网络可以包含卷积层、循环层、注意力机制等多种先进的神经网络结构。

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图像识别

在图像识别领域，卷积神经网络（CNN）是一种非常流行的模型。以下是一个示例：

卷积层

卷积层是 CNN 的核心组成部分，它可以提取图像中的特征。

• 卷积核：卷积核在图像上滑动，提取局部特征。
• 激活函数：如ReLU，用于增加网络的非线性。
• 池化层：如最大池化，用于减少特征图的尺寸。

注意力机制

注意力机制可以帮助模型聚焦于图像中的重要部分。

• 自注意力机制：模型学习如何关注图像的不同区域。
• 多头注意力：通过多个注意力头，模型可以同时关注多个不同的特征。

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希望这些内容能够帮助您更好地理解高级神经网络。如果您有任何疑问，欢迎在评论区留言。👇