深度学习五大模型

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。