【深度学习大模型实例教程：Transformer架构、多模态模型与自监督学习】

1. 深度学习基础概述

深度学习是机器学习的一个子领域，涉及通过神经网络进行数据建模。深度学习中的神经网络模型通常是由多个层次（即深度）组成，可以自动从数据中提取特征。在大模型的背景下，我们通常讨论的是具有庞大参数量的网络架构，如 GPT、BERT、ResNet 等。

1.1 深度学习的核心概念

• 神经网络（Neural Networks）：神经网络模仿人类大脑的结构，包括输入层、隐藏层和输出层。每个节点（神经元）会通过连接传递信号并进行计算。
• 深度神经网络（DNN）：神经网络有多层隐藏层，通过这些层次提取更高级的特征。
• 卷积神经网络（CNN）：常用于图像处理，擅长自动从图像中提取空间特征。
• 循环神经网络（RNN）：处理序列数据（如文本、语音、时间序列）时，可以捕捉时间依赖关系。
• 生成对抗网络（GAN࿰