Loading... # Transformer架构学习——符号主义与联结主义 <iframe src="https://player.bilibili.com/player.html?isOutside=true&aid=115983427572262&bvid=BV1fj6vBfEnu&cid=35707292536&p=1" scrolling="no" border="0" frameborder="no" framespacing="0" allowfullscreen="true"></iframe> ## 神经网络概念理解 目前神经网络可以理解为由我们高中学过的函数,利用已知结果y与初始x,通过内部线性函数、激活函数转换线性函数为非线性函数,不断补充扩展,使得x与y的关系的近似,那么关于激活函数,其实就是能让线性函数“拐弯”的函数,例如一个线性函数加上平方  在计算机神经网络中,我之前看到科普说隐藏层这个概念,还不懂怎么回事,看到这个讲解就知道了,隐藏层主要是由于我们不断套函数,导致变量内部变量不可控,只能宏观看到效果  ## 总结 其实神经网络就是从函数而来,就是线性变换,套激活函数,然后不断组合,结果就是一个非常复杂的非线性函数 最后修改:2026 年 04 月 24 日 © 允许规范转载 打赏 赞赏作者 支付宝微信 赞 1 如果觉得我的文章对你有用,请随意赞赏