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解決問題：

提取特征：卷積操作提取圖像特征，如邊緣、紋理等，保留圖像特征。
數據降維：池化操作大幅降低參數量級，實現數據降維，大大減少運算量，避免過擬合。

工作原理：

卷積層：通過卷積核的過濾提取出圖片中局部的特征，類似初級視覺皮層進行初步特征提取。

池化層：下采樣實現數據降維，大大減少運算量，避免過擬合。

全連接層：經過卷積層和池化層處理過的數據輸入到全連接層，得到最終想要的結果

LeNet-5：被譽為卷積神經網絡的“Hello Word”，是圖靈獎獲得者Yann LeCun（楊立昆）在1998年提出的CNN算法，用來解決手寫識別的問題。

LeNet-5通過引入卷積層、池化層和全連接層等關鍵組件，構建了一個高效且強大的圖像識別網絡，為后續卷積神經網絡的發展奠定了基礎。

輸入層：INPUT
三個卷積層：C1、C3和C5
兩個池化層：S2和S4
一個全連接層：F6
輸出層：OUTPUT

二、什么是RNN？

循環神經網絡（RNN）：一種能處理序列數據并存儲歷史信息的神經網絡，通過利用先前的預測作為上下文信號，對即將發生的事件做出更明智的決策。

網絡結構：

輸入層：接收輸入數據，并將其傳遞給隱藏層。輸入不僅僅是靜態的，還包含著序列中的歷史信息。
隱藏層：核心部分，捕捉時序依賴性。隱藏層的輸出不僅取決于當前的輸入，還取決于前一時刻的隱藏狀態。
輸出層：根據隱藏層的輸出生成最終的預測結果。

解決問題：

序列數據處理：RNN能夠處理多個輸入對應多個輸出的情況，尤其適用于序列數據，如時間序列、語音或文本，其中每個輸出與當前的及之前的輸入都有關。
循環連接：RNN中的循環連接使得網絡能夠捕捉輸入之間的關聯性，從而利用先前的輸入信息來影響后續的輸出。

工作原理：

輸入層：先對句子“what time is it ?” 進行分詞，然后按照順序輸入。

隱藏層：在此過程中，我們注意到前面的所有輸入都對后續的輸出產生了影響。圓形隱藏層不僅考慮了當前的輸入，還綜合了之前所有的輸入信息，能夠利用歷史信息來影響未來的輸出。

輸出層：生成最終的預測結果：Asking for the time。

詳細了解看這篇：《一文搞懂RNN（循環神經網絡）》

長短期記憶網絡（LSTM）：一種特殊的循環神經網絡，通過引入內存塊和門控機制來解決梯度消失問題，從而更有效地處理和記憶長期依賴信息。

網絡結構：

細胞狀態（Cell State）：負責保存長期依賴信息。
門控結構：每個LSTM單元包含三個門：輸入門、遺忘門和輸出門。

解決問題：

短時記憶：RNN難以捕捉和利用序列中的長期依賴關系，從而限制了其在處理復雜任務時的性能。
梯度消失/梯度爆炸：在RNN的反向傳播過程中，梯度會隨著時間步的推移而逐漸消失（變得非常小）或爆炸（變得非常大）。

工作原理：

輸入門：決定哪些新信息應該被添加到記憶單元中

遺忘門：決定哪些舊信息應該從記憶單元中遺忘或移除。

輸出門：決定記憶單元中的哪些信息應該被輸出到當前時間步的隱藏狀態中。

三、什么是Transformer？

Transformer：一種基于自注意力機制的神經網絡結構，通過并行計算和多層特征抽取，有效解決了長序列依賴問題，實現了在自然語言處理等領域的突破。

網絡結構：由輸入部分（輸入輸出嵌入與位置編碼）、多層編碼器、多層解碼器以及輸出部分（輸出線性層與Softmax）四大部分組成。

輸入部分：
源文本嵌入層：將源文本中的詞匯數字表示轉換為向量表示，捕捉詞匯間的關系。
位置編碼器：為輸入序列的每個位置生成位置向量，以便模型能夠理解序列中的位置信息。
目標文本嵌入層（在解碼器中使用）：將目標文本中的詞匯數字表示轉換為向量表示。
編碼器部分：
由N個編碼器層堆疊而成。
每個編碼器層由兩個子層連接結構組成：第一個子層是一個多頭自注意力子層，第二個子層是一個前饋全連接子層。每個子層后都接有一個規范化層和一個殘差連接。
解碼器部分：
由N個解碼器層堆疊而成。
每個解碼器層由三個子層連接結構組成：第一個子層是一個帶掩碼的多頭自注意力子層，第二個子層是一個多頭注意力子層（編碼器到解碼器），第三個子層是一個前饋全連接子層。每個子層后都接有一個規范化層和一個殘差連接。
輸出部分：
線性層：將解碼器輸出的向量轉換為最終的輸出維度。
Softmax層：將線性層的輸出轉換為概率分布，以便進行最終的預測。

解決問題：

長期依賴問題：在處理長序列輸入時，傳統的循環神經網絡（RNN）會面臨長期依賴問題，即難以捕捉序列中的遠距離依賴關系。Transformer模型通過自注意力機制，能夠在不同位置對序列中的每個元素賦予不同的重要性，從而有效地捕捉長距離依賴關系。
并行計算問題：傳統的RNN模型在計算時需要按照序列的順序依次進行，無法實現并行計算，導致計算效率較低。而Transformer模型采用了編碼器-解碼器結構，允許模型在輸入序列上進行編碼，然后在輸出序列上進行解碼，從而實現了并行計算，大大提高了模型訓練的速度。
特征抽取問題：Transformer模型通過自注意力機制和多層神經網絡結構，能夠有效地從輸入序列中抽取豐富的特征信息，為后續的任務提供更好的支持。

工作原理：

輸入線性變換：對于輸入的Query（查詢）、Key（鍵）和Value（值）向量，首先通過線性變換將它們映射到不同的子空間。這些線性變換的參數是模型需要學習的。
分割多頭：經過線性變換后，Query、Key和Value向量被分割成多個頭。每個頭都會獨立地進行注意力計算。
縮放點積注意力：在每個頭內部，使用縮放點積注意力來計算Query和Key之間的注意力分數。這個分數決定了在生成輸出時，模型應該關注Value向量的部分。
注意力權重應用：將計算出的注意力權重應用于Value向量，得到加權的中間輸出。這個過程可以理解為根據注意力權重對輸入信息進行篩選和聚焦。
拼接和線性變換：將所有頭的加權輸出拼接在一起，然后通過一個線性變換得到最終的Multi-Head Attention輸出。

BERT：BERT是一種基于Transformer的預訓練語言模型，它的最大創新之處在于引入了雙向Transformer編碼器，這使得模型可以同時考慮輸入序列的前后上下文信息。

輸入層（Embedding）：
- Token Embeddings：將單詞或子詞轉換為固定維度的向量。
- Segment Embeddings：用于區分句子對中的不同句子。
- Position Embeddings：由于Transformer模型本身不具備處理序列順序的能力，所以需要加入位置嵌入來提供序列中單詞的位置信息。
編碼層（Transformer Encoder）：BERT模型使用雙向Transformer編碼器進行編碼。
輸出層（Pre-trained Task-specific Layers）：
- MLM輸出層：用于預測被掩碼（masked）的單詞。在訓練階段，模型會隨機遮蓋輸入序列中的部分單詞，并嘗試根據上下文預測這些單詞。
- NSP輸出層：用于判斷兩個句子是否為連續的句子對。在訓練階段，模型會接收成對的句子作為輸入，并嘗試預測第二個句子是否是第一個句子的后續句子。

GPT：GPT也是一種基于Transformer的預訓練語言模型，它的最大創新之處在于使用了單向Transformer編碼器，這使得模型可以更好地捕捉輸入序列的上下文信息。

GPT架構

輸入層（Input Embedding）：
- 將輸入的單詞或符號轉換為固定維度的向量表示。
- 可以包括詞嵌入、位置嵌入等，以提供單詞的語義信息和位置信息。
編碼層（Transformer Encoder）：GPT模型使用單向Transformer編碼器進行編碼和生成。
輸出層（Output Linear and Softmax）：
- 線性輸出層將最后一個Transformer Decoder Block的輸出轉換為詞匯表大小的向量。
- Softmax函數將輸出向量轉換為概率分布，以便進行詞匯選擇或生成下一個單詞。