深度解析MakeMore模型：激活函数、梯度计算与BatchNorm

本文是构建MakeMore模型系列的第三部分，深入探讨了激活函数在神经网络中的作用及其梯度计算机制，同时详细介绍了BatchNorm技术的原理与实现。激活函数是神经网络中引入非线性的关键组件，常见的如ReLU、Sigmoid和Tanh，它们对模型的表达能力和训练效率有重要影响。梯度计算则是反向传播算法的核心，决定了模型参数如何更新以最小化损失函数。BatchNorm通过标准化每一层的输入，加速训练过程并提升模型稳定性，是深度学习中广泛使用的技术。文章从理论到实践，系统性地解析了这些技术在模型构建中的应用。