摘要：本文详细介绍了BERT和GPT两大自然语言处理模型。BERT通过双向Transformer编码器实现上下文理解，采用掩码语言模型(MLM)和下一句预测(NSP)进行预训练，可微调应用于分类、问答等任务。GPT则基于自回归Transformer解码器，擅长文本生成。文章分析了BERT的优势（双向理解、上下文相关表示、迁移学习）及其变体（如RoBERTa、ALBERT），并提供了完整的Pytho

本文深入解析了自注意力机制这一现代AI基石技术。文章首先介绍了自注意力机制处理的三种典型序列任务类型：1）输入输出数量相同的任务（如词性标注）；2）序列到标签的任务（如情感分析）；3）序列到序列的任务（如机器翻译）。随后详细阐述了自注意力机制的工作原理，包括Query-Key-Value三元组的生成、注意力分数计算和加权求和过程，并通过"编辑部审稿"的生动比喻帮助理解。文章还重

LSTM（长短期记忆网络）通过引入细胞状态和门控机制（遗忘门、输入门、输出门）解决了传统RNN的"健忘症"问题。其核心是选择性记忆重要信息（如"法国"与"法语"的关联），并通过加性更新缓解梯度消失。相比RNN的梯度问题，LSTM采用梯度裁剪应对爆炸，通过结构革新（如GRU）解决消失。RNN家族支持多对一（情感分析）、多对多（词性标注）和序

独热编码是一种将分类变量转换为二进制向量的方法。对于一个有N个不同取值的分类变量，我们创建一个长度为N的向量，其中只有一个元素为1，其余都为0。这个为1的位置就代表了对应的类别。举个例子，假设我们有三种水果：苹果、香蕉和橙子。用独热编码表示就是：苹果：[1, 0, 0]香蕉：[0, 1, 0]橙子：[0, 0, 1]独热编码是处理类别数据的基础技术，虽然在高维情况下存在效率问题，但其思想简单明了，

本文介绍了卷积神经网络(CNN)在图像识别中的核心思想：1) 局部连接性，通过小感受野检测局部特征；2) 参数共享，使用相同卷积核扫描全图；3) 下采样操作，通过汇聚层保留关键特征。这些特性使CNN能高效处理图像，大幅减少参数量的同时保持识别能力。文章还实现了一个基于CNN的围棋AI系统，展示了这些原理在实际应用中的价值。这些观察和简化策略构成了现代计算机视觉的基础，体现了"以简驭繁&q