第2章: AI大模型技术基础
在本章中，我们将深入探讨AI大模型的技术基础。这些基础知识对于理解和应用AI大模型至关重要。我们将从深度学习和神经网络的基础开始，然后探讨自然语言处理的核心技术，最后介绍大规模预训练模型的原理。
2.1 深度学习与神经网络基础
深度学习是AI大模型的核心技术之一。在这一节中，我们将介绍神经网络的基本结构、常见的深度学习架构以及优化算法。
2.1.1 神经网络的基本结构
神经网络是深度学习的基础，其灵感来源于生物神经系统。一个典型的神经网络由以下组件构成：
- 神经元（Neurons）：- 功能：接收输入，进行计算，并产生输出。- 结构：包括输入、权重、偏置、激活函数。- 数学表示：y = f(Σ(wi * xi) + b)，其中f是激活函数，wi是权重，xi是输入，b是偏置。
- 层（Layers）：- 输入层：接收原始数据。- 隐藏层：执行中间计算。- 输出层：产生最终结果。
本文转载自: https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/142615275
版权归原作者 AI天才研究院 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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