查看“深度学习五大模型”的源代码

==RNN（Recurrent Neural Network）==

===核心原理===
RNN 通过循环结构让网络记住以前的输入信息，使其能够处理序列数据。每个节点不仅接收当前输入，还接收前一个节点的输出，从而形成记忆能力。


===适用数据===
* 时间序列数据
* 语音信号
* 文本数据


===应用场景===
* 语言模型
* 语音识别
* 时间序列预测


===经典案例===
苹果的 Siri 和 Google 的语音助手都使用了基于 RNN 的技术来进行语音识别和处理。


==CNN（Convolutional Neural Network）==

===核心原理===
CNN 通过卷积层提取图像的局部特征，池化层进行降维处理，全连接层最终进行分类。卷积操作通过滤波器在图像上滑动，捕捉不同的特征。


===适用数据===
* 图像数据
* 视频数据


===应用场景===
* 图像分类
* 物体检测
* 图像生成


===经典案例===
LeNet-5 是最早的 CNN 之一，被用来进行手写数字识别，并取得了显著的成果。


==Transformer==

===核心原理===
Transformer 通过自注意力机制，可以在处理序列数据时并行计算，从而大大提升了效率。编码器处理输入序列，解码器生成输出序列，自注意力机制使得模型能够关注到序列中的重要信息。

===适用数据===
* 文本数据
* 语言数据


===应用场景===
* 机器翻译
* 文本生成
* 情感分析


===经典案例===
Google 的神经机器翻译系统（GNMT）使用了 Transformer 技术，实现了高质量的机器翻译。


==BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）==

===核心原理===
BERT 通过双向编码器同时考虑上下文信息，使用掩码语言模型在预训练阶段预测被掩盖的词语，然后进行任务特定的微调。

===适用数据===
* 文本数据


===应用场景===
* 问答系统
* 文本分类
* 命名实体识别


===经典案例===
Google 搜索引擎在 2019 年开始使用 BERT 来理解用户查询，提高搜索结果的相关性。


==GPT（Generative Pre-trained Transformer）==

===核心原理===
GPT 通过自回归方式生成文本，使用大量数据进行预训练，然后在特定任务上微调。模型基于 Transformer 架构，能够生成高质量的连贯文本。


===适用数据===
* 文本数据


===应用场景===
* 文本生成
* 对话系统
* 内容创作


===经典案例===
OpenAI 的 GPT-3 已经被广泛应用于各种文本生成任务，如代码生成、新闻撰写和对话机器人。