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成都孕妈25万-30万【13922752523微信電話】高薪代妈(26-35)万起！包吃包住报销车费！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。 梯度下降是最常用优化算法，沿负梯度方向更新参数，包括批量、随机、小批量梯度下降。Adam、RMSprop 等自适应优化器提升收敛速度与稳定性。优化算法效率直接影响训练速度与模型最终性能。 循环神经网络（RNN）适合处理文本、语音、时间序列等顺序数据，通过记忆单元保留历史信息，捕捉时序依赖。但传统 RNN 在长序列中易出现梯度消失问题，难以有效建模长期依赖。因此在实际应用中常被改进型结构替代。 损失函数衡量模型预测与真实值的差距，指导参数优化。分类任务常用交叉熵损失，回归任务常用均方误差。通过反向传播与梯度下降不断最小化损失，使模型逐步收敛，是机器学习训练的基本范式。