shallow network

A shallow network is a neural network with only a few layers of neurons. It typically has one or two hidden layers and may also have an input and output layer. Shallow networks are often used in tasks that have relatively simple patterns or relationships between inputs and outputs, such as image classification or regression problems. They are simpler to train and have fewer parameters than deeper networks, but may not perform as well on more complex tasks.

相关问题

shallow transformer

Shallow Transformer是一种基于Transformer模型的浅层文本生成模型。它是由CSDN开发的C知道团队提出的一种轻量级的文本生成模型，旨在解决一些简单的自然语言处理任务。

与传统的Transformer模型相比，Shallow Transformer具有更浅的网络结构和更少的参数。它通常只包含几个编码器层和一个解码器层，以减少计算资源和模型复杂度。这使得Shallow Transformer在一些简单的文本生成任务上具有较好的性能，并且可以在资源受限的环境中高效运行。

Shallow Transformer的输入是一个序列化的文本数据，经过编码器层进行特征提取和表示学习，然后通过解码器层生成目标文本。编码器和解码器之间使用自注意力机制来捕捉输入序列中的上下文信息，并且通过残差连接和层归一化来加强模型的表示能力和训练稳定性。

然而，需要注意的是，Shallow Transformer相对于传统的Transformer模型来说，可能在处理复杂的自然语言处理任务上表现不如后者。因此，在选择使用Shallow Transformer时，需要根据具体任务的复杂性和要求来进行权衡和选择。

shallow copy

浅拷贝（shallow copy）是指创建一个新的对象，但是这个新对象的元素仍然是原对象的引用。换句话说，浅拷贝只是复制了对象的引用，而不是复制对象本身。当原对象发生改变时，浅拷贝的对象也会随之改变。

在给定的例子中，a_shallowcopy是通过copy模块的shallowcopy函数创建的。当改变原对象a的第一个元素时，a_shallowcopy的第一个元素也会改变。这是因为a_shallowcopy只是复制了a的引用，而不是复制a的元素。