前言本文旨在友好地介绍深度学习架构包括卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、生成对抗网络GAN、transformer和 encoder-decoder架构。闲话少说让我们直接开始吧。卷积神经网络卷积神经网络CNN是一种人工神经网络旨在处理和分析具有网格状拓扑结构的数据如图像和视频。将 CNN 想象成一个多层过滤器可处理图像以提取有意义的特征并进行推理预测。想象一下假设我们有一张手写数字的照片希望计算机能识别出这个数字。CNN的工作原理是在图像上应用一系列滤波器逐渐提取出越来越复杂的特征。浅层的滤波器检测边缘和线条等简单特征而深层的滤波器则检测形状和数字等更复杂的模式特征。CNN 的层可分为三种主要类型卷积层、池化层和全连接层。● 卷积层这些层将滤波器应用于图像。每个滤波器在图像上滑动计算滤波器与其覆盖像素之间的点积。这一过程会生成新的特征图突出图像中的特定模式。这个过程会用不同的滤波器重复多次从而生成一组捕捉图像不同方面的特征图。● 池化层池化层对特征图进行下采样操作在保留重要特征的同时减少数据的空间维度。这有助于降低计算复杂度防止过拟合。最常见的池化类型是最大值池化它从像素的一个小邻域中选择最大值。● 全连接层这些层与传统神经网络中的层类似。它们将一层中的每个神经元与下一层中的每个神经元连接起来。卷积层和池化层的输出会被平铺并通过一个或多个全连接层从而让网络做出最终预测例如识别图像中的数字。总之CNN是一种神经网络旨在处理结构化数据如图像。它的工作原理是对图像应用一系列滤波器或核函数逐渐提取更复杂的特征。然后通过池化层以减少空间维度防止过度拟合。最后输出将通过全连接层进行最终预测。循环神经网络循环神经网络RNN是一种人工神经网络旨在处理时间序列、语音和自然语言等序列数据。将RNN 想象成传送带一次处理一个元素的信息从而 记住 前一个元素的信息对下一个元素做出预测。想象一下我们有一串单词我们希望计算机生成这串单词中的下一个单词。RNN 的工作原理是每次处理序列中的每个单词并利用前一个单词的信息预测下一个单词。RNN 的关键组成部分是递归连接它允许信息从一个时间步流动到下一个时间步。递归连接是神经元内部的一个连接它能 记住 上一个时间步的信息。RNN 可分为三个主要部分输入层、递归层和输出层。● 输入层输入层接收每个时刻的输入信息例如序列中的一个单词。● 递归层递归层处理来自输入层的信息利用递归连接 记忆 前一时刻的信息。递归层包含一组神经元每个神经元都与自身有递归连接并与当前时刻的输入进行连接。● 输出层输出层根据递归层处理的信息生成预测结果。在生成序列中下一个单词的情况下输出层会预测序列中前一个单词之后最有可能出现的单词。总之RNN 是一种用于处理顺序数据的神经网络。它每次处理一个元素的信息利用递归连接来 记忆 前一个元素的信息。递归层允许网络处理整个序列使其非常适合语言翻译、语音识别和时间序列预测等任务。生成对抗网络架构生成对抗网络GAN是一种深度学习架构它使用两个神经网络生成器和判别器来创建新的、逼真的数据。将 GAN 想象成两个敌对的艺术家一个创造假艺术另一个则试图辨别真假。GAN 的目标是在图像、音频和文本等不同领域生成高质量的真实数据样本。生成器网络创建新样本而判别器网络则评估所生成样本的真实性。这两个网络以对抗的方式同时进行训练生成器试图生成更逼真的样本而判别器则更善于检测伪造样本。GAN 的两个主要组成部分如下● 生成器生成器网络负责创建新样本。它将随机噪声向量作为输入并生成输出样本如图像或句子。生成器通过最小化损失函数来测量生成样本与真实数据之间的差异从而训练生成更真实的样本。● 判别器判别器网络评估生成样本的真伪。它将一个样本作为输入然后输出一个概率表明该样本是真的还是假的。判别器通过损失函数来测量真实样本和生成样本概率之间的差异从而训练判别器分辨真假样本。GAN的对抗性源于生成器和判别器之间的竞争。生成器试图生成更逼真的样本来欺骗判别器而判别器则试图提高自己分辨真假样本的能力。这个过程会一直持续下去直到生成器生成高质量、逼真的数据而这些数据很难与真实数据区分开来。总之GAN是一种深度学习架构它使用两个神经网络生成器和判别器来创建新的真实数据。生成器创建新样本判别器评估样本的真实性。这两个网络以对抗的方式进行训练生成器生成更逼真的样本而判别器则提高检测真假样本的能力。GAN目前可应用于各种领域如图像和视频生成、音乐合成和文本到图像合成等。Transformers架构Transformers是一种神经网络架构广泛应用于自然语言处理NLP任务如翻译、文本分类和问答系统。它们是在 2017 年发表的开创性论文 Attention Is All You Need 中引入的。将Transformers想象成一个复杂的语言模型通过将文本分解成更小的片段并分析它们之间的关系来处理文本。然后该模型可以对各种查询生成连贯流畅的回复。Transformers由多个重复模块组成称为层。每个层包含两个主要组件● 自注意力机制自注意力机制允许模型分析输入文本不同部分之间的关系。它的工作原理是为输入序列中的每个单词分配权重以显示其与当前上下文的相关性。这样模型就能将注意力集中在重要的词语上而淡化不那么相关的词语的重要性。● 前馈神经网络前馈神经网络是处理自我注意机制输出的多层感知机。它们负责学习输入文本中单词之间的复杂关系。Transformers的关键创新之处在于使用自注意机制这使得模型能够高效处理长序列文本而无需进行昂贵的递归或卷积操作。这使得Transformers的计算效率高能有效地完成各种NLP 任务。简单地说Transformers是一种功能强大的神经网络架构专为自然语言处理任务而设计。它们通过将文本分解成更小的片段并通过自注意机制分析片段之间的关系来处理文本。这样该模型就能对各种查询生成连贯流畅的回复。encoder-decoder架构编码器-解码器架构在自然语言处理NLP任务中非常流行。它们通常用于序列到序列问题如机器翻译其目标是将一种语言源语言的输入文本转换为另一种语言目标语言的相应文本。把编码器-解码器架构想象成一个翻译员他听一个人说外语同时将其翻译成听者的母语。该架构由两个主要部分组成● 编码器编码器接收输入序列源文本并按顺序进行处理生成一个紧凑的表示形式通常称为 context vector或context embedding。这种表示概括了输入序列并包含有关其语法、语义和上下文的信息。编码器可以是递归神经网络RNN也可以是Transformers具体取决于具体任务和实现方式。● 解码器解码器采用编码器生成的上下文向量逐个元素生成输出序列目标文本。解码器通常是一个递归神经网络或Transformers与编码器类似。它根据前面的单词和上下文向量中包含的信息预测目标序列中的下一个单词从而依次生成输出序列。在训练期间解码器接收真实的目标序列其目标是预测序列中的下一个单词。在推理过程中解码器接收直到此时为止生成的文本并用它来预测下一个单词。总之编码器-解码器架构是自然语言处理任务中的一种流行方法尤其适用于序列-序列问题如机器翻译。该架构由一个编码器和一个解码器组成编码器负责处理输入序列并生成一个紧凑的向量表示解码器负责根据该表示生成输出序列。这样该模型就能将一种语言的输入文本翻译成另一种语言的相应文本。总结本文重点介绍了图像和自然语言处理等场景的神经网络结构包括CNN、RNN、GAN、Transformers以及encoder-decoder架构等学会这些网络结构可以大家在处理具体任务时可以有更加针对性的选择。最后的最后感谢你们的阅读和喜欢我收藏了很多技术干货可以共享给喜欢我文章的朋友们如果你肯花时间沉下心去学习它们一定能帮到你。因为这个行业不同于其他行业知识体系实在是过于庞大知识更新也非常快。作为一个普通人无法全部学完所以我们在提升技术的时候首先需要明确一个目标然后制定好完整的计划同时找到好的学习方法这样才能更快的提升自己。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】大模型知识脑图为了成为更好的 AI大模型 开发者这里为大家提供了总的路线图。它的用处就在于你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源保证自己学得较为全面。经典书籍阅读阅读AI大模型经典书籍可以帮助读者提高技术水平开拓视野掌握核心技术提高解决问题的能力同时也可以借鉴他人的经验。对于想要深入学习AI大模型开发的读者来说阅读经典书籍是非常有必要的。实战案例光学理论是没用的要学会跟着一起敲要动手实操才能将自己的所学运用到实际当中去这时候可以搞点实战案例来学习。面试资料我们学习AI大模型必然是想找到高薪的工作下面这些面试题都是总结当前最新、最热、最高频的面试题并且每道题都有详细的答案面试前刷完这套面试题资料小小offer不在话下640套AI大模型报告合集这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】