揭秘五大模型原理：图解大全，轻松掌握核心技术

1. RNN（Recurrent Neural Network）

时间轴

• 1986年，RNN 模型首次由 David Rumelhart 等人提出。

关键技术

• 通过循环结构让网络记住以前的输入信息。

核心原理

• 每个节点不仅接收当前输入，还接收前一个节点的输出，形成记忆能力。

创新点

• RNN 的创新点在于其能够处理序列数据，并具备一定的记忆能力。

适用数据

• 序列数据，如时间序列数据、文本数据等。

应用场景

• 自然语言处理、语音识别、时间序列分析等。

经典案例

• 聊天机器人、语音识别系统等。

2. CNN（Convolutional Neural Network）

时间轴

• CNN 模型在1980年代被提出，但直到2010年代才因其在大规模数据集上的成功应用而广为人知。

关键技术

• 卷积层、池化层、全连接层。

核心原理

• 通过卷积操作提取图像特征，并通过池化操作降低特征的空间维度。

创新点

• CNN 在图像识别和图像分类任务上取得了突破性的成果。

适用数据

• 图像数据。

应用场景

• 图像识别、图像分类、目标检测等。

经典案例

• 图像识别系统、自动驾驶系统等。

3. Transformer

时间轴

• Transformer 模型在2017年被提出。

关键技术

• 自注意力机制、位置编码。

核心原理

• 使用自注意力机制来捕捉序列中词与词之间的关系。

创新点

• Transformer 在自然语言处理领域取得了显著的成果。

适用数据

• 序列数据，如文本数据。

应用场景

• 自然语言处理、机器翻译、文本生成等。

经典案例

• 机器翻译系统、文本生成系统等。

4. BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）

时间轴

• BERT 模型在2018年被提出。

关键技术

• 双向编码器、预训练。

核心原理

• 使用双向编码器来捕捉上下文信息，并通过预训练来学习语言模式。

创新点

• BERT 在自然语言处理领域取得了显著的成果，特别是在问答系统和文本分类任务上。

适用数据

• 文本数据。

应用场景

• 文本分类、情感分析、问答系统等。

经典案例

• 文本分类系统、情感分析系统等。

5. GPT（Generative Pre-trained Transformer）

时间轴

• GPT 模型在2018年被提出。

关键技术

• 预训练、生成。

核心原理

• 使用预训练来学习语言模式，并通过生成来生成文本。

创新点

• GPT 在文本生成任务上取得了显著的成果。

适用数据

• 文本数据。

应用场景

• 文本生成、对话系统等。

经典案例

• 文本生成系统、对话系统等。