大家好，我是微學(xué)AI，大家看過我的文章，想必是對深度學(xué)習(xí)有了一定的了解了，但是對于初學(xué)者來說，深度學(xué)習(xí)中有很多名詞和數(shù)學(xué)知識、原理還是不太清楚，記憶的不牢固，用起來不熟練，今天就給大家講一個(gè)故事，讓大家記憶得更清楚：

故事開始：

有一位名叫小微的數(shù)學(xué)科學(xué)家，他有一個(gè)目標(biāo)：要用計(jì)算機(jī)讓機(jī)器具備類似于人類的智能。為了實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)，他研究了很多算法，其中包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、以及很多算法模型。

首先，小微深入研究了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。他發(fā)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)類似于人腦。它由輸入、隱藏和輸出三個(gè)層次組成，每個(gè)層次由一些神經(jīng)元組成。神經(jīng)元接收輸入信號，并把信號通過激活函數(shù)輸出到下一層次。通過反向傳播算法，小微總結(jié)出尋找最優(yōu)解的方法，也就是不停地去調(diào)整神經(jīng)元之間的連接權(quán)重，直到得到最佳計(jì)算結(jié)果。這個(gè)方法被稱為梯度下降算法。

接著，小微覺得之前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入是一維特征向量，如果是二維的圖像輸入會是什么樣的呢？于是他探索了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。他發(fā)現(xiàn)這種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)在處理圖像和視頻等數(shù)據(jù)上非常有效。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由卷積層、池化層和全連接層三個(gè)部分組成。卷積層通過濾波器捕捉輸入數(shù)據(jù)中的特征，池化層用于對數(shù)據(jù)進(jìn)行下采樣，全連接層將匯總的數(shù)據(jù)映射到最終的輸出。小微深入研究了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程，并利用反向傳播算法的技術(shù)，可以通過不斷地反饋誤差信號來優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，從而提高網(wǎng)絡(luò)的性能。

小微后面發(fā)現(xiàn)前面都是處理結(jié)構(gòu)化表格數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)，那么對于語音、文本、音樂等數(shù)據(jù)好像不能適用了，于是他探索了循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。他發(fā)現(xiàn)這種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)非常適合處理序列數(shù)據(jù)。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類似，但是神經(jīng)元之間的連接形成了循環(huán)，以便它們可以記住之前的狀態(tài)，并在當(dāng)前狀態(tài)下進(jìn)一步處理數(shù)據(jù)。小微深入研究了循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練方法，并發(fā)現(xiàn)了一種叫做長短時(shí)記憶（LSTM）的技術(shù)，它可以讓循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更好地處理長期的依賴關(guān)系。LSTM網(wǎng)絡(luò)中的門機(jī)制可以控制信息的輸入、輸出和遺忘，從而提高網(wǎng)絡(luò)的性能。

小微不僅研究了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，隨著他越來越深入的研究，還涉獵了更多深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的知識。

一天，小微聽說了一種名為CRF（條件隨機(jī)場）的模型，這是一種具有時(shí)序結(jié)構(gòu)的概率圖模型，可以處理諸如自然語言處理（NLP）中的序列標(biāo)注、句法分析、話題分類等問題。

小微深入研究了CRF模型的原理和應(yīng)用。他發(fā)現(xiàn)CRF模型的核心思想是將輸入序列作為觀測序列，并構(gòu)建一些相關(guān)的潛變量作為標(biāo)記序列。然后，通過學(xué)習(xí)樣本標(biāo)記序列和模型參數(shù)之間的關(guān)系，CRF模型可以判斷給定觀測序列的標(biāo)記序列的概率。CRF模型在序列標(biāo)注和結(jié)構(gòu)預(yù)測等領(lǐng)域取得了很大成功，可以用于識別命名實(shí)體、識別情感傾向等。

對于自然語言處理，小微被transformer模型吸引。他發(fā)現(xiàn)，transformer模型是一種利用自注意力機(jī)制進(jìn)行序列建模的深度學(xué)習(xí)模型。相較于 RNN 和 CNN，transformer 模型更高效、更容易并行化，廣泛應(yīng)用于神經(jīng)機(jī)器翻譯、文本生成、問答等任務(wù)。

小微深入研究了transformer模型的實(shí)現(xiàn)過程，他發(fā)現(xiàn)transformer模型是由編碼器和解碼器兩個(gè)大部分主持，其中編碼器和解碼器主要由位置編碼、自注意力機(jī)制、殘差連接和前饋傳播層、規(guī)范化層等部分組成。transformer采用自注意力機(jī)制對輸入的序列進(jìn)行編碼，能夠?qū)⒛繕?biāo)和上下文聯(lián)系起來，更好地捕捉序列數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。

對于transformer模型的編碼器部分，小微開始關(guān)注BERT模型。這是谷歌研究人員提出的一種預(yù)訓(xùn)練模型，在自然語言處理中取得了重大突破。BERT模型使用了Transformer網(wǎng)絡(luò)的解碼器部分，可以通過訓(xùn)練階段學(xué)習(xí)不同自然語言處理任務(wù)之間的相似性，之后在具體任務(wù)上進(jìn)行微調(diào)。

小微很激動，并立即開始研究BERT模型的工作原理。他發(fā)現(xiàn)，BERT模型是利用詞語預(yù)測，上下文判斷兩大任務(wù)進(jìn)行訓(xùn)練，并生成高質(zhì)量的詞向量表示。它可以對輸入序列進(jìn)行深度處理，并產(chǎn)生高質(zhì)量的上下文表示。在訓(xùn)練階段，BERT通過對大量語料進(jìn)行無監(jiān)督的預(yù)訓(xùn)練，獲取了大量的詞向量信息等，在具體任務(wù)上進(jìn)行微調(diào)后，BERT可以取得很好的效果。

對于transformer模型的解碼器部分，小微開始研究GPT模型，這是一種基于transformer網(wǎng)絡(luò)的語言模型，旨在自動完成給定的NLP任務(wù)，如生成語句、問答等。

小微深入研究了GPT模型，他發(fā)現(xiàn)GPT模型的核心是基于transformer網(wǎng)絡(luò)的自回歸模型，每個(gè)預(yù)測token都是在之前已生成的token的基礎(chǔ)上進(jìn)行生成。 GPT模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)是大量文檔，通過預(yù)測語言模型的下一個(gè)單詞、句子銜接等任務(wù)的方式提高預(yù)測的精度。 GPT模型是一種非常強(qiáng)大的自然語言處理模型，性能在生成句子、問答等任務(wù)中表現(xiàn)突出，應(yīng)用廣泛。

小微研究了GPT系列，GPT由1代發(fā)展到3代，再到ChatGPT，這是革命性的改變，ChatGPT是美國OpenAI公司研發(fā)的功能強(qiáng)大的聊天機(jī)器人，他于2022年11月30日發(fā)布。ChatGPT是自然語言處理的天花板，它能夠通過學(xué)習(xí)和理解人類的語言來進(jìn)行對話，還能根據(jù)聊天的上下文進(jìn)行互動，真正像人類一樣來聊天交流，甚至可以完成論文、文案，代碼的編寫。

到了2023年3月14日GPT4發(fā)布，功能比ChatGPT更加強(qiáng)大，擁有了多模態(tài)的能力，可以讀懂圖片的內(nèi)容。

通過不斷探索新的深度學(xué)習(xí)模型和算法，小微掌握了這些網(wǎng)絡(luò)和模型的基本原理和實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)，成為了一位卓有成就的人工智能專家。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-404612.html

到了這里，關(guān)于深度學(xué)習(xí)中的算法學(xué)習(xí)與記憶，利用故事聯(lián)想幫助大家記憶，每個(gè)人都會的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！