深度学习与自然语言处理

深度学习与自然语言处理：从神经网络到Transformer

本文旨在系统性地介绍深度学习，特别是自然语言处理领域的关键技术演进，从最基础的神经网络组件，到奠定现代大语言模型基石的Transformer架构。

一、深度学习与神经网络基础

深度学习的基础建立在神经网络之上，理解其基本构建块是掌握一切复杂模型的先决条件。

1. 前馈网络
   前馈神经网络，也称为多层感知机，是最基础的网络结构。其核心特征是数据从输入层开始，单向地流经一个或多个隐藏层，最终到达输出层，层与层之间全连接，且没有循环或反馈路径。它是理解更复杂模型的数据流动方式的起点。

前馈网络的结构

输入层：接收原始数据或特征向量，神经元数量与输入数据的维度一致。
隐藏层：可包含一层或多层非线性变换层，每层由多个神经元组成，通常使用激活函数（如ReLU、Sigmoid）引入非线性。
输出层：生成最终预测结果，神经元数量取决于任务类型（如分类任务中的类别数）。

数学表达式示例（单隐藏层）：
给定输入 ( x )，隐藏层输出 ( h ) 和输出层输出 ( y ) 的计算如下：
[ h = \sigma(W_1 x + b_1)]
[ y = \text{softmax}(W_2 h + b_2)]
其中 ( W_1, W_2 ) 为权重矩阵，( b_1, b_2 ) 为偏置项，( \sigma ) 为激活函数。

1. 激活函数
   激活函数是神经网络的“灵魂”，它为模型引入了非线性变换。如果没有激活函数，无论网络多深，都等价于一个线性模型，无法拟合现实世界中的复杂模式。常见的激活函数包括：

   • ReLU：当前最主流的函数，计算简单，能有效缓解梯度消失问题。

   • Sigmoid：将输出压缩到(0,1)之间，常用于二分类任务的输出层。

   • Tanh：将输出压缩到(-1,1)之间，具有零均值特性，使得收敛速度通常快于Sigmoid。

2. 损失函数
   损失函数是模型学习的“指南针”，它量化了模型预测值与真实标签之间的差异。模型训练的目标就是最小化这个损失值。常见的损失函数有：

   • 均方误差：主要用于回归任务。

   • 交叉熵损失：主要用于分类任务，在自然语言处理中应用极为广泛。

3. 反向传播
   反向传播是神经网络训练的核心算法。它通过链式法则，从输出层开始，反向计算损失函数对于网络中每一个参数的梯度。随后，优化器（如梯度下降）利用这些梯度来更新权重参数，从而迭代地降低损失，使模型的预测越来越准确。

什么是梯度下降？

核心思想