一文懂这三大模型：CNN、Transformer、BERT

CNN主要处理图像，有卷积层、池化层；
Transformer基于自注意力机制，适合序列数据；
BERT是Transformer的变种，用于自然语言处理。

一、CNN

1 核心思想

通过局部感知（卷积核）和权值共享提取空间特征，降低参数量。

2 结构

• 卷积层：提取局部特征（如边缘、纹理）。
• 池化层（如Max Pooling）：降低特征图维度，增强鲁棒性。
• 全连接层：用于分类或回归。

3 应用/原理

图像分类（ResNet、VGG）、目标检测（YOLO）、图像分割（U-Net）。

原理 ：CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积核在输入数据上进行卷积运算，提取局部特征；池化层则对特征图进行下采样，降低特征维度，同时保留主要特征；全连接层将特征图展开为一维向量，并进行分类或回归计算。CNN利用卷积操作实现局部连接和权重共享，能够自动学习数据中的空间特征。

4 优点

高效处理空间数据（图像、视频）。
参数共享减少过拟合风险。

5 缺点

对序列数据（如文本、时序数据）处理能力较弱。

6 经典模型

LeNet、AlexNet、ResNet

例如：LeNet是最早的卷积神经网络之一。 1998年，Yan LeCun第一次将LeNet卷积神经网络应用到图像分类上，在手写数字识别任务中取得了巨大成功。LeNet通过连续使用卷积和池化层的组合提取图像特征，其架构如所图示，这里展示的是作者论文中的LeNet-5模型：

二、Transformer

1 核心思想

基于自注意力机制（Self-Attention）捕捉全局依赖关系，摆脱对序列顺序的依赖。

2 结构

编码器-解码器架构：每层包含多头注意力机制和前馈神经网络。
位置编码：引入序列位置信息。

3 应用/原理

基于期刊主题分布和引用关系调整学科划分，例如生态学、遥感等交叉学科更强调应用场景。

原理：Transformer基于自注意力机制（Self-Attention），该机制使模型能够关注输入序列中的不同位置，允许网络自动学习重要特征，而无需依赖递归或卷积结构。它通过多头注意力机制将输入序列中的每个元素与其他元素进行比较，并计算出它们之间的相关性权重。然后根据这些权重对输入进行加权求和，得到新的特征表示。

4 优点

并行计算效率高，适合长序列。
全局上下文建模能力强。

5 缺点

计算复杂度随序列长度呈平方增长。
需要大量数据训练。

6 变体

Vision Transformer（ViT）
Swin Transformer

三、BERT

1 核心思想

基于Transformer编码器的双向预训练模型，通过掩码语言建模（MLM）学习上下文语义。

2 结构

多层Transformer编码器：堆叠12/24层。
预训练任务：MLM（预测被掩盖的词）和NSP（句子关系预测）。

3 应用/原理

文本分类、问答系统（如SQuAD）、命名实体识别（NER）。

BERT是一种基于Transformer架构的预训练语言模型，使用双向Transformer编码器来预训练深层上下文表示。它通过掩码语言模型（Masked Language Model, MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）两种训练方法进行预训练。

4 优点

双向上下文理解能力强。
通过微调适配多种下游任务。

5 缺点

预训练成本高。
生成任务表现不如Decoder-based模型（如GPT）。

6 衍生模型

RoBERTa、ALBERT、DistilBERT、ELECTRA、DeBERTa

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