Allenlzcoder的博客

Transformer与全连接前馈网络（FFN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）并称为深度学习的四大核心架构。

在进行NLP任务时，因为输入的是文本序列。文本是由多个词构成的，词是有意义的最小单元，所以。

信息量越大-抽到这个结果的概率很低-不确定性越高-信息价值越高信息量：抽到当前事件带来的信息价值，一般是概率越小，带来的价值越大，这次抽样所能排除法的不确定也就越大信息熵：一个系统信息量的数学期望。一般一个系统的期望信息量越大，代表单次抽样抽到这个期望的概率很小，代表系统越混乱，不确定性越高。一个系统如果在样本种类确定的情况下，抽样概率越平均，信息熵越大，因为每次抽样结果都有最大的概率与其他几次不同，所以增大了抽样结果的不确定性信息的作用是消除不确定性。一句话的信息量和它能消除的不确定性有关。

如果没有激活函数，不论几层的神经网络都是一个线性回归。

千万不要被逻辑回归里的“回归”误导，逻辑回归是一个问题的算法。通过上边的学习，我们知道一元逻辑回归模型的假设函数为：其中的w和b参数会对标准的Sigmoid函数曲线进行平移，翻转，缩放等。最终将输出映射到[0,1]。。这个Sigmoid函数叫做激活函数。这个非线性的函数我们就叫做激活函数。激活函数的作用就是在线性函数的基础上增加了非线性。

PyTorch把对数据的存储和操作都封装在Tensor里。PyTorch里的模型训练的输入输出数据，模型的参数，都是用Tensor来表示的。Tensor在操作方面和NumPy的ndarray是非常类似的。不同的是Tensor还实现了像等PyTorch的核心功能。Tensor是PyTorch里对。：单个数，比如 torch.tensor(3.14)：一列数，比如 torch.tensor([1,2,3])：行列数据，比如 torch.tensor([[1,2],[3,4]])

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