man2017的博客

让我们从多个角度出发，用一些简单易懂的方式来解释机器学习（ML）和深度学习（DL）的区别与联系。

机器学习：是让计算机通过数据来改进算法的性能，而不需要显式编程。机器学习的目标是从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测或决策。深度学习：是一种特殊的机器学习方法，它模仿人脑神经网络的工作原理，尤其是人工神经网络中的深层结构。深度学习依赖于神经网络模型，通过多层非线性变换来表达和学习数据中的复杂模式。

在自然语言处理领域，Transformer模型因其高效并行处理的能力而成为深度学习领域的里程碑之一。它解决了传统RNN模型在处理长序列时遇到的问题，并且在很多NLP任务上取得了非常好的效果。位置编码是Transformer模型中非常关键的一个组成部分，它使得模型能够识别输入序列中单词的位置信息。Transformer模型由Vaswani等人在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出。