项目：机器学习/NLP/模型架构

欢迎访问 projects/ml/nlp/models/architecture，这里是自然语言处理（NLP）领域模型架构的深度解析 🧠

主流模型架构分类

  • Transformer

    Transformer_模型
    基于自注意力机制的并行架构，广泛应用于机器翻译和语言模型（如 [projects/ml/nlp/models/overview](/projects/ml/nlp/models/overview)）

  • RNN（循环神经网络）

    RNN_结构
    适合处理序列数据，但存在梯度消失问题，常见变体包括LSTM和GRU

  • CNN（卷积神经网络）

    CNN_模型
    通过卷积核提取局部特征，常用于文本分类和情感分析

  • BERT

    BERT_架构
    双向Transformer模型，支持上下文理解，可参考 [projects/ml/nlp/models/training](/projects/ml/nlp/models/training) 了解训练细节

  • GPT

    GPT_结构
    单向Transformer模型，通过大量文本预训练，擅长生成任务

架构对比

模型 特点 应用场景
Transformer 自注意力机制，平行计算 机器翻译、语言理解
RNN 时序处理，记忆能力有限 序列生成、小规模任务
CNN 局部特征提取，参数共享 文本分类、模式识别

扩展学习

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