机器学习组件
介绍机器学习的相关组件，如优化算法、激活函数、损失函数、正则化方法等内容
优化算法
从优化问题的形式化定义出发，引入梯度下降，并逐步发展出更复杂的优化机制
学习率
介绍学习率的定义、重要性，以及常见的 warmup 和衰减策略，并提供 PyTorch 实现示例
归一化
从优化动力学与表示分布出发，系统阐明归一化方法为何出现、如何工作，以及它与正则化的本质差异
正则化
从过拟合的本质出发，系统引入参数正则化与结构正则化机制，并澄清其与归一化方法的根本区别
激活函数
从函数逼近与梯度传播角度系统分析激活函数的作用、机制与常见形式
残差连接
从深层网络的优化退化问题出发，严格说明残差连接的数学动机、梯度性质与结构设计逻辑
权重初始化
介绍权重初始化的定义、重要性，以及常见的线性层、嵌入层和归一化层的初始化策略，并提供 PyTorch 实现示例
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