从神经网络基础到 Transformer，系统学习深度学习核心知识 📚 5 篇笔记 🎯 由浅入深 🔗 Chapter 1 · 全连接神经网络 神经网络与深度学习基础，前向传播与反向传播算法 ⚡ Chapter 2 · 优化 梯度下降、学习率调度、正则化等优化技巧 🖼️ Chapter 3 · CNN 卷积神经网络：卷积层、池化层与经典架构 👁️ Chapter 4 · Self-Attention 自注意力机制原理与多头注意力 🤖 Chapter 5 · Transformer Transformer 架构详解：编码器与解码器