🧠 高级AI主题概览
🚀 神经网络架构设计
- 模型复杂度控制：通过残差连接（Residual_Connection）和注意力机制（Attention_Mechanism）提升性能
- 混合模型创新：CNN+RNN的时序特征提取，Transformer在NLP中的突破应用
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🔍 深度学习进阶技巧
- 分布式训练：多GPU/多节点协作训练方案（了解分布式框架）
- 模型压缩技术：知识蒸馏（Knowledge_Distillation）与量化（Quantization）实践
- 自动机器学习（AutoML）：神经架构搜索（NAS）与超参数优化
🧠 认知计算前沿
- 强化学习实战：DQN、PPO等算法在机器人控制中的应用
- 元学习突破：MAML框架实现快速适应新任务
- 因果推理模型：构建可解释的AI决策系统