LLM - 卷积神经网络(CNN)

1. 卷积神经网络结构:分为输入层,卷积层,池化层,全连接层;

(1)首先进入输入层,对数据数据进行处理,将输入数据向量化处理,最终形成输入矩阵。

(2)接着进入卷积层,根据不同卷积核来对输入数据进行卷积操作,得到特征向量。

(3)然后进入池化层,对特征向量进一步提取,一般是提取局部最大值(max pooling)或局部均值(average pooling)

(4)最后进入全连接层,对前述特征向量进行处理,得到输出值。

2. 卷积神经网络在NLP上的例子:

  (1)X表示输入数据,是一个矩阵,即由多个词向量组成的一个矩阵,如下图。

      

  (2)卷积操作,有一个卷积核(m*m大小的),在输入矩阵进行滑动,每次计算一个卷积结果(结果是标量,即一个特征值),如下图所示,当在卷积窗口滑动完成时,会得到一个特征向量。

      

  (3)池化操作

  (4)全连接层线性变换

3. CNN应用场景及相关论文

     

4. CNN优点

      (1)擅长提取局部特征。

      (2)CNN共享模型参数(卷积核)

      (3)CNN可以并行化计算

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