探索深度学习中的Transformer模型：原理、优势与应用
在深度学习领域，Transformer模型自2017年由Vaswani等人提出以来，已成为自然语言处理（NLP）领域的革命性突破，并迅速扩展到计算机视觉、语音识别等多个领域。Transformer凭借其强大的序列建模能力和并行计算能力，彻底改变了传统基于循环神经网络（RNN）和卷积神经...
深度学习中的迁移学习：优势与应用探索
深度学习技术的发展已经在许多领域取得了显著的进展，但在面对数据稀缺或者新任务时，传统的深度学习模型可能会显得力不从心。迁移学习作为一种有效的技术手段，通过利用已有的知识来帮助解决新任务的学习问题，近年来受到了越来越多研究者和开发者的关注和应用。迁移学习的基本原理迁移学习的核心思想是将从一个任务中学到的知识应用到另一个相关的任务中。在传统机器...
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