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2026/7/23 02:37:45
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Transformer 基于自注意力机制,完全依赖注意力建模序列依赖,摒弃循环结构。它支持并行计算,训练效率大幅提升。Transformer 成为 NLP 基石,衍生 BERT、GPT 等预训练模型。其思想也被引入 CV 领域,推动多模态模型发展。
支持向量机(SVM)寻找最优分类超平面,最大化类别间隔,泛化能力优秀,适合高维小样本数据。通过核函数处理非线性问题,早期在文本分类、图像识别中表现突出。虽被深度学习超越,仍在轻量化任务中高效可用。
LSTM 即长短期记忆网络,是改进型 RNN,通过门控机制控制信息流动。遗忘门、输入门、输出门协同工作,选择性保留或丢弃信息,有效解决长序列梯度消失问题。LSTM 广泛用于机器翻译、语音识别、股市预测等任务,是序列建模重要突破。
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