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人工神经网络由相连的计算单元组成，通过参数控制信息怎样组合与变换。
前向计算让输入沿网络结构产生中间结果，最终得到输出。
神经网络训练常用反向传播计算损失对参数的梯度，再由优化方法更新参数。
多层网络可以逐步组合和变换信息，表达复杂的输入输出关系。
数字识别是一种图像分类任务。
Transformer 是一类使用注意力等组件的神经网络结构。
深度学习通常指使用多层神经网络学习表示和完成任务的方法。
