1.Transformer背景介绍 2.Transfromer整体架构 3.Transformer输入部分 4.Transfromer的编码器 5.Transfromer的解码器 6.Transformer输出部分 7.Transfromer其他部分 1.GPT-1 和 Bert 2.GPT-2 3.GPT-3 Transformer在深度学习环境下背景： 17年自Attention is all you need提出后，开始在NLP（自然语言处理）领域大放异彩 20年后，开始在CV领域发光，到现在基本一统天下了 其在NLP和CV领域下的许多分类、分割、检测等任务下均刷榜 总结一下Transformer模型。 从论文本身来看，其最大的创新在于提出的注意力机制，即多头注意力层，并嵌入到一个模块化可堆叠的模型结构中。一开始Transformer被用于机器翻译，但它也能够用在几乎所有的NLP任务上。自它之后，整个深度学习重心开始转向NLP方面。 4..InstructGPT和ChatGPT 1.VIT 2.Clip与DallE-1 3.DiffusionModel和DallE-2

人工智能作业 人工智能简介 语义网络 知识图谱 遗传算法 熟悉和计算卷积操作 人工智能简介 1、什么是人工智能 答：人工智能简称AI，是研究、开发用于模拟人脑的理论、方法技术的学科。它试图了解智能的实质，并铲出一种能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器.。研究领域包含机器人、语音识别、图像识别、机器翻译、专家系统等。AI是对人的意识、思维的信息过程模拟，有可能超过人类的智能。 2、人工智能有哪几个主要学派？各自的特点是什么？ a. 符号学派：认为人工智能源于数理逻辑，采用知识表示以及逻辑符号模拟人的智能。知识驱动 b. 控制学派：认为人工智能源于控制论，模拟人在控制过程中的智能行为和作用，并进行“控制论动物”的研制。行为驱动 c. 连接学派：认为人工智能源于仿生学，尤其对人脑模型的研究，从神经元开始研究神经网络模型以及脑模型。数据驱动 3、人工智能有哪些研究领域和应用领域？ a. 自动定理证明：定理证明的实质是证明有前提P得到结论Q的永真性。 b. 博弈:下棋，打牌、战争等竞争性的智能活动。 c. 模式识别：研究对象描述和分类方法的学科，分析和识别的模型可以是信号、图像以及普通数据

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ARMA模型时间序列分析法简称为时序分析法，是一种利用参数模型对有序随机振动响应数据进行处理，从而进行模态参数识别的方法。参数模型包括AR自回归模型、MA滑动平均模型和ARMA自回归滑动平均模型

PART ONE/为什么需要图神经网络 PART TWO/什么是图神经网络（包括图的基本知识，及基本GNN的操作） PART THREE/图神经网络的变体（图神经网络的3个变体，图卷积神经网络（又可分为基于空间域的图卷积神经网络和基于频域的图卷积神经网络），基于注意力的图神经网络，基于自编码器的图神经网络）。包括DCNN（Diffusion-Convolution Neural Network、NN4G（Neural Networks for Graph）、MPNN：Message Passing Neural Network、GAT （Graph Attention Network）、图自编码器（graph autoencoder，GAE）、变分图自编码器（variational graph autoencoder，VGAE） PART FOUR/应用，在自然语言处理方面的应用，在计算机视觉方面的应用，在推荐系统方面的应用，在预测问题方面的应用

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