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在深度学习中，归一化是数据预处理中一个至关重要的步骤。归一化技术通过调整输入数据的尺度，使得数据具有相似的分布范围，提高模型的求解速度和泛化能力。常用的归一化方法，包括批量归一化（BatchNormalization）、层归一化（LayerNormalization）、组归一化（GroupNormalization）和实例归一化（InstanceNormalization）等。Normalization一、归一化归一化（Normalization）是什么？归一化是一种数据预处理技术，旨在将数据...

在深度学习中，优化器（Optimizer）是一个核心概念，它负责调整神经网络的权重和偏置，以便最小化损失函数，从而提高模型的准确性和性能。常见的优化器，包括梯度下降系列（批量梯度下降BGD、随机梯度下降SGD、小批量梯度下降MBGD）、动量法、NAG、Adagrad、RMSprop以及Adam等，它们的核心目标是通过调整学习率、利用梯度信息等手段，高效地最小化损失函数，从而优化和提升神经网络模型的性能。Optimizer一、优化器优化器（Opti...

深度学习广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等多个领域。模型通过大量数据的学习和训练，能够自动提取数据中的特征，并基于这些特征进行预测和分类。如何准确评估这些模型的性能，确保它们在实际应用中能够表现出色，就需要依赖于模型评估这一关键环节。在模型评估中，我们通常会使用各种评估指标来衡量模型的性能。分类问题常用准确率、精确率、召回率和F1分数等指标；回归问题则使用均方误差、平均绝对误差等指标。...

在NLP领域，联合概率和条件概率是基础且重要的概念，它们与贝叶斯统计方法紧密相关。联合概率指多个事件共同发生的概率，条件概率则描述某事件在特定条件下的发生概率。贝叶斯定理通过结合先验概率和条件概率，更新文本中事件发生的概率估计，这在垃圾邮件过滤、命名实体识别和情感分析等NLP任务中至关重要。​贝叶斯统计则基于贝叶斯定理来推断未知参数或事件发生的概率，从而提升了NLP模型在处理文本数据时的准确性和效率。Ba...

在自然语言处理中，词汇通常被表示为离散的符号（如独热编码OneHotEncoding）。但独热编码存在维度灾难和语义缺失，导致计算复杂且无法表达词汇间关系。为了解决这些问题，词嵌入技术应运而生。词嵌入（WordEmbedding）是NLP中的一个关键技术，它能够将词汇从离散的符号表示转换为连续的向量表示，从而方便后续的深度学习模型进行处理。WordEmbedding一、OneHotEncoding什么是独热编码（onehot编码）​？独热编码的基本思想是为...

自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）是人工智能和计算语言学的一个分支，旨在使计算机能够理解和处理人类语言。NLP涵盖了从文本分析到生成文本的广泛任务，其目标是让计算机能够像人类一样理解和交流。Introduction一、NLP的核心技术什么是自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）？自然语言处理是一种利用计算机科学、人工智能和语言学理论来研究和实现计算机对人类自然语言进行理解和处理的技术。NLP就是人...

在深度学习中，过拟合和欠拟合是训练模型时常见的两大问题，它们会严重影响模型的泛化能力。过拟合，模型太复杂，学了噪声，训练数据上表现过好而在新数据上表现差；欠拟合，模型太简单，没学够特征，训练数据和新数据上都表现不佳。为了解决这些问题，可以采取多种策略，包括增加训练数据量、使用正则化技术、选择更合适的模型、进行特征选择和降维、采用交叉验证等。这些策略可以有效地提高模型的泛化能力，从而推动深度学习...

在深度学习中，梯度消失和梯度爆炸是训练深层神经网络时常见的两大问题，它们会严重影响网络的训练过程和性能。梯度消失，梯度趋零难更新；梯度爆炸，梯度过大不稳定。为了解决这些问题，可以采取多种策略，包括选择合适的激活函数、采用合适的权重初始化方法、引入批量归一化、使用残差连接、实施梯度裁剪以及使用更稳健的优化器等。这些策略可以有效地提高模型的训练效率和性能，从而推动深度学习技术的进一步发展。Vanishing...

Transformer是一种基于自注意力（SelfAttention）机制的深度学习模型，最初由Vaswani等人在2017年的论文《AttentionIsAllYouNeed》中提出。它完全基于注意力机制构建，摒弃了传统的循环和卷积结构，用于解决自然语言处理领域的任务，如机器翻译、文本生成等。Transformer一、Transformer的本质什么是Transformer？Transformer模型是一种强大的深度学习架构，它利用自注意力机制和多头注意力来捕捉序列内部的依赖关系，并通过位...

在深度学习中，注意力机制模仿了人类在处理信息时的选择性关注能力，允许模型在处理输入数据时动态地调整其注意力权重，从而突出重要信息并忽略不重要的信息。注意力机制通过计算查询向量（Query）、键向量（Key）之间的相似度来确定注意力权重，然后对值向量（Value）进行加权求和，得到最终的输出。AttentionMechanism一、注意力机制什么是注意力机制（AttentionMechanism）？注意力机制是一种允许模型在处理信息时专注于关键...

在深度学习中，序列模型（SequenceModel）是一类专门用于处理和预测序列数据的模型。这类模型在自然语言处理、音频处理、时间序列分析等领域有着广泛的应用。​自回归模型和马尔可夫模型是序列模型中的两种重要类型。它们各自具有独特的基本原理、应用场景和实现方式。在实际应用中，可以根据具体问题的特点和需求来选择合适的序列模型进行建模和预测。SequenceModel一、自回归模型什么是自回归模型（AutoRegressiveModel）？自...

在深度学习中，CNN（卷积神经网络）最核心的两大操作就是卷积（Convolution）和池化（Pooling）。卷积用于特征提取，通过卷积核在输入数据上滑动计算加权和；池化用于特征降维，通过聚合统计池化窗口内的元素来减少数据空间大小。ConvolutionAndPooling一、卷积什么是卷积（Convolution）？卷积是一种数学运算，在CNN中，它通过滑动窗口（也称为卷积核或滤波器）在输入图像或特征图上滑动，并计算窗口内元素与对应卷积核元素的...

超参数（Hyperparameter），是深度学习算法中的调优参数，用于控制模型的学习过程和结构。与模型参数（ModelParameter）不同，模型参数是在训练过程中通过数据学习得到的，而超参数是在训练之前由开发者或实践者直接设定的，并且在训练过程中保持不变。Hyperparameter一、模型参数模型参数（ModelParameter）是什么？模型实际上是一个复杂的函数，由参数和变量组成。数据是变量，而参数则是通过训练数据学到的常量。在神经网络...

梯度下降（GradientDescent）是深度学习中一种至关重要的优化算法，其核心目的是寻找最佳模型参数或权重，从而最小化损失函数。该算法通过迭代的方式，不断调整参数值，沿着损失函数负梯度方向（即函数值下降最快的方向）进行搜索，直至收敛至一个局部最小值。这一过程中，每次迭代都会根据当前参数位置的梯度信息，以及预设的学习率，来更新参数值，从而逐步逼近最优解。GradientDescent一、梯度下降梯度下降（GradientDescent...

反向传播（BackPropagation，简称BP）算法是深度学习中最为核心和常用的优化算法之一，广泛应用于神经网络的训练过程中。它通过计算损失函数关于网络参数的梯度来更新参数，从而最小化损失函数并提高模型的预测准确性。BackPropagation一、前向传播前向传播（ForwardPropagation）是什么？前向传播是神经网络中的一种基本计算过程，用于通过网络的每一层传递输入数据并生成输出。从神经网络的输入层开始，逐层计算每一层神经元...

深度学习中的损失函数（LossFunction）是一个衡量预测结果与真实结果之间差异的函数，也称为误差函数。它通过计算模型的预测值与真实值之间的不一致程度，来评估模型的性能。损失函数按任务类型分为回归损失和分类损失，回归损失主要处理连续型变量，常用MSE、MAE等，对异常值敏感度不同；分类损失主要处理离散型变量，常用CrossEntropyLoss、DiceLoss等，适用于不同分类任务需求。LossFunction一、损失函数损失函数（LossFunct...

神经网络中的线性组合（即加权求和）本身只能表示线性关系。然而，现实世界中的大多数问题都是非线性的。通过引入激活函数，决定神经元是否应该被激活（将信号传递给下一个神经元）以及信号的强度。这样神经网络才能够学习并表示这些非线性关系，从而解决更复杂的问题。传统激活函数Sigmoid将输入映射到(0,1)之间，常用于二分类问题；主流激活函数ReLU在正区间保持梯度不变，计算高效且能缓解梯度消失问题，广泛应用于深度学习...

神经网络是一种受人脑启发的机器学习算法，它模仿大脑中神经元相互发出信号的方式。它由互连的节点或“神经元”组成，这些节点被组织成层。通过对输入进行加权、计算总和以及应用非线性激活函数，神经网络能够将输入数据转换为不同的表示形式，直到产生输出。Neuralnetwork一、神经网络神经网络（NeuralNetwork）是什么？神经网络是由大量的节点（“神经元”）相互连接而成的网络结构，这些节点在网络中相互连接，可以处理复杂...

一、GPT的核心是TransformerGPT：GPT（GenerativePretrainedTransformer）是一种基于单向Transformer解码器的预训练语言模型，它通过在大规模语料库上的无监督学习来捕捉语言的统计规律，从而具备强大的文本生成能力。​GPT在GPT（GenerativePretrainedTransformer）模型中，字母G、P、T各自有其特定的含义：G(Generative)：“Generative”意味着这个模型是生成式的。与判别式模型不同，生成式模型试图捕捉数据的分布，并能够生...

本文将从Transformer的本质、Transformer的原理、Transformer架构改进三个方面，带您一文搞懂Transformer。一、Transformer的本质Transformer架构：主要由输入部分（输入输出嵌入与位置编码）、多层编码器、多层解码器以及输出部分（输出线性层与Softmax）四大部分组成。Transformer架构输入部分：源文本嵌入层：将源文本中的词汇数字表示转换为向量表示，捕捉词汇间的关系。位置编码器：为输入序列的每个位置生成位置向量，以...