在學習 Transformers 之前，打好神經網絡和自然語言處理的基礎至關重要。本文整理了需要掌握的核心前置知識，用通俗的例子幫你快速理解復雜概念，為后續學習鋪平道路。?

一、神經網絡基礎?

1. 多層感知機（MLP）：信息處理的流水線?

多層感知機可以想象成一條多層級的信息處理流水線。比如我們要判斷一個人是否適合某項運動，需要處理年齡、身高、體重等原始數據：?

• 第一層（輸入層）：收集原始數據，就像前臺接待員匯總信息?
• 中間層（隱藏層）：對數據做初步處理，比如計算 BMI 指數、評估關節負荷等?
• 最后一層（輸出層）：綜合所有分析，給出 “適合” 或 “不適合” 的結論?

用 PyTorch 實現 MLP 時，核心是定義各層的神經元數量和連接方式：?
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import torch.nn as nn?
#簡單MLP：輸入3個特征→10個中間處理器→1個輸出結果?
model = nn.Sequential(?nn.Linear(3, 10),  # 第一層：3→10?nn.ReLU(),         # 激活函數（增加非線性）?nn.Linear(10, 1)   # 輸出層：10→1?
)?

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訓練過程就像給流水線 “調試參數”，通過大量數據讓模型逐漸學會準確判斷。?

2. 反向傳播：模型的 “錯題訂正” 機制?

反向傳播是神經網絡學習的核心，原理類似我們訂正作業的過程：?

• 當模型預測結果（如 “適合運動”）與實際情況不符時，就像老師批改出了錯題?
• 從輸出層往回計算每一層的 “責任”（誤差），相當于從錯誤答案倒推哪一步計算出錯?
• 按比例調整各層參數（權重），讓下次預測更準確?

這個過程由 PyTorch 自動完成，我們只需定義損失函數（衡量錯誤程度），框架會幫我們完成從結果到原因的追溯和修正。?

3. 循環神經網絡（RNN）及其變體：處理序列數據的利器?

RNN 專為處理 “序列數據” 設計，比如文本、時間序列等。它的核心特點是：當前的判斷會受前面信息的影響。?

普通 RNN：有記憶但會 "忘事"?
就像我們讀句子時，前面的內容會影響對后面的理解。例如：?

"他昨天去了公園，____玩得很開心"?

根據前文的 “他”，我們能推斷空格處填 "他"?
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但普通 RNN 處理長文本時會 “健忘”—— 距離太遠的信息會逐漸淡化，就像我們記不住上周三早餐吃了什么。?

LSTM 和 GRU：帶 “筆記本” 的 RNN?
為解決健忘問題，LSTM（長短期記憶網絡）和 GRU（門控循環單元）應運而生：?

• 它們相當于給 RNN 加了個 “筆記本”，重要信息（如人名、時間）會被特意記錄?
• 需要時可以隨時查閱，避免長序列中的關鍵信息丟失?

推薦閱讀《深度學習入門：基于 Python 的理論與實現》第 8 章，書中用生動的圖示解釋了 LSTM 的門控機制，比公式推導更容易理解。?

二、詞嵌入原理：讓計算機 “讀懂” 詞語?

Word2Vec：給詞語拍 "集體照"?

計算機只能處理數字，如何把 “蘋果”" 香蕉 " 這樣的詞語轉換成數字呢？
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傳統方法的局限?
One-hot 編碼（獨熱編碼）就像給每個詞發唯一身份證：?

• 每個詞是一個超長向量，只有對應位置為 1，其他全為 0?
• 但 “蘋果” 和 “香蕉” 的向量毫無關聯，計算機無法知道它們都是水果?

Word2Vec 的創新思路?
Word2Vec 根據詞語的 “朋友圈”（上下文）分配數字：?

• 經常出現在類似語境中的詞，向量會更相似（如 “國王” 和 “女王”）?

• 就像拍集體照時，關系好的人會站得近，通過距離體現親密程度

用 gensim 庫實踐時，你會發現有趣現象：?

from gensim.models import Word2Vec?
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#訓練模型（語料為大量文本）?
model = Word2Vec(sentences=corpus, vector_size=100, window=5, min_count=1)?
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#查看詞向量相似度?
print(model.wv.similarity("蘋果", "香蕉"))  # 相似度較高?
print(model.wv.similarity("蘋果", "汽車"))  # 相似度較低?

這種特性讓計算機能理解詞語的 “語義關系”，為后續的文本分類、機器翻譯等任務奠定基礎。?

總結?

學習的多層感知機、反向傳播、RNN/LSTM 和 Word2Vec，是理解 Transformers 的重要基石：?

• MLP 是神經網絡的基礎結構?
• 反向傳播是模型學習的核心機制
• RNN 系列揭示了處理序列數據的思路?
• Word2Vec 解決了詞語的數字化難題?

掌握這些知識后，我們就能更輕松地理解 Transformers 的創新點 —— 為什么注意力機制能超越 RNN，成為處理長文本的新寵。