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人人都能看懂的Transformer/第七章——前馈神经网络.md

@@ -144,7 +144,7 @@ def mlp(x, scope, n_state, *, hparams):
 
 在这个非常简单的例子中，我们可以看到权重`w`在每次迭代后都在逐渐增加，以减少预测值`y_pred`和真实值`y`之间的差异。在实际应用中，我们会使用所有样本来计算损失和梯度，并可能使用更复杂的网络结构和优化算法。但这个例子展示了神经网络权重更新的基本原理。
 
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+**简单的神经网络等价于线性回归**，想要深入了解的可以看[线性回归原理](https://github.com/ben1234560/AiLearning-Theory-Applying/blob/53ad238b5b7dbb5c39520401de2f10208825e4f9/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%8E%9F%E7%90%86%E5%8F%8A%E6%8E%A8%E5%AF%BC/%E7%AC%AC%E4%B8%80%E7%AB%A0%E2%80%94%E2%80%94%E7%BA%BF%E6%80%A7%E5%9B%9E%E5%BD%92%E5%8E%9F%E7%90%86.md)
 
 ### 总结