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深度学习中常用的技术：自注意力机制(Self-Attention) 自注意力机制（Self-Attention）是一种深度学习中常用的技术，主要用于处理序列数据，如自然语言处理中的文本。自注意力机制通过计算每个词与其他词之间的相似度来建立它们之间的关系，并根据这些关系来加权地计算每个词的表示。在自注意力机制中，每个词的表示由三部分组成

来源：GeekerNews.Com2023-03-17 学习
深度神经网络学习模型：残差网络（ResNet）残差网络（Residual Network，ResNet）是一种深度神经网络模型，旨在解决深度神经网络训练过程中的梯度消失问题。ResNet通过添加残差连接（residual connection）来实现网络的跨层学习，从而使得网络训练过程更加容易。在ResNet中，每个基本块（building block）由两个卷积层

来源：AIUST人工智能网2023-03-17 学习
一种图数据的深度学习模型：图卷积网络（GCN）图卷积网络（Graph Convolutional Network，GCN）是一种针对图数据的深度学习模型，能够有效地进行节点分类、链接预测、图分类等任务。GCN基于卷积神经网络（CNN）的思想，通过局部共享权重的方式对节点进行聚合，实现了对图数据的卷积操作。 GCN的核心思想是利用邻居节点的信

来源：AIUST人工智能网2023-03-17 学习
基于深度学习的自然语言处理模型综述引言：自然语言处理（NLP）是一门涉及语言理解和生成的计算机科学领域，涵盖自然语言文本、语音和图像的处理。近年来，随着深度学习技术的迅速发展，NLP领域的研究也取得了长足进步，尤其是在深度神经网络和预训练语言模型方面的应用，极大地推动了NLP的发展。因此，本文旨在

来源：AIUST人工智能网2023-03-16 学习

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