深度学习领域的发展日新月异，在自然语言处理（NLP）、计算机视觉等领域取得了巨大突破。然而，早期的循环神经网络（RNN）在处理长序列时面临着梯度消失、并行计算能力不足等瓶颈。而 Transformer 的横空出世&am…

1.人工智能与机器学习的关系 机器学习是人工智能的一个重要分支，是人工智能的一个子集。它无需显式编程，而是通过数据和算法使机器能够自动学习和改进，从而实现智能行为。机器学习依赖于算法来识别数据中的模式，并通过这些模式做出…

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在半导体行业，工程师依靠 CP Yield（生产过程中芯片的合格率）、WAT（晶圆验收测试）和 Particle 的晶圆图模式来识别工艺问题。然而，在没有人工干预的情况下将这些晶圆图模式分类是一项重大挑战。许多论文都研…

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