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摘要： AI处理图像和文本时使用多维张量（Tensor）作为数据结构。张量不仅记录平面尺寸，还包含色彩通道、批量数据等额外维度，就像一个"超级收纳盒"。这种设计突破硬件瓶颈，实现高效并行计算：图像处理采用[批次,通道,高度,宽度]结构，文本处理使用[批次,序列,特征]结构。核心价值在于同时保留数据细节与提升计算效率，使AI能"看懂"复杂规律。简记：张量=多维面包，批次决定处理速度，通道决定信息深度。 阅读全文

摘要： 多层感知机（MLP）是深度学习的核心架构，宛如一家分工明确的“决策公司”。通过输入层、隐藏层到输出层的层级协作与特征提炼，它能将复杂数据逐级拆解，赋予AI解决高难度“非线性”问题的强大分析与决策能力。 阅读全文