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线性变换

通过一个线性变换将隐藏状态映射到另一个维度空间，以获得预期维度的向量

$ outputs = hidden_layer * W + b$

这里的W是权重矩阵，b是偏置项，它们是线性变换的参数，通过训练数据学习得到。输出向量的维度由W的形状决定，如果我们想要得到一个维度为dim的多分类向量，那么W的形状应该是(hidden_state_size, dim)。

为了引入非线性，可能会在线性变换后应用一个激活函数，如Softmax。对于多分类问题，Softmax激活函数特别有用，因为它可以将输出向量转换为概率分布

$ probabilities = F.softmax(output, dim=-1)$

标准化和归一化（都是为了数据缩放）：

标准化：标准化缩放数据集为均值为0，标准化差为1，$x_{new} = \frac{(x_i-\mu)}{\sigma} $, $\mu$是均值，$\sigma$是标准差

归一化：让每个元素落在0~1之间，$x_{new}=\frac{(x_i-x_{min})}{(x_{max}-x_{min})}$

BERT

在BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型中，[CLS]是一个特殊的标记（token），其全称为“classification token”。它主要用于分类任务中，作为整个输入序列的表示。[CLS]标记对应的最终隐藏状态被用作整个输入序列的聚合表示。在进行分类任务时，[CLS]所在位置的输出会被用来做最终的分类决策。

[SEP]用于分割句子

交叉熵（两个概率分布之间的相似性）

公式： $H(P,Q)=-{\sum }_{x}P(x)logQ(x)$​,$P(x)$是真实的概率分布，$Q(x)$​是预测的概率分分布

用途：计算loss，用于表示真实分布和预测分布之间的差异

性质：非负；对称

KL散度（相对熵，用来衡量两个分布之间的差异，当用一个分布Q来拟合真实分布P时所需要的额外信息的平均量。）

公式：$D_{KL}(P,Q)={\sum }_{x}P(x)log\frac{P(x)}{Q(x)}$$P(x)$是真实的概率分布，$Q(x)$​是预测的概率分分布

性质：非负；不对称；不满足交换律

用途：一般用于无监督学习

对比学习（需要继续补充）

是一种机器学习技术，用于区分相似和不相似的数据点。训练最大化相似数据点之间的相似度。

batch_size和桶之间的关系：

batch_size指的是每次训练过程中，模型同时处理的数据样本的数量。较小的batch_size可以减少内存消耗并可能提高模型训练的泛化能力，而较大的batch_size可以提高数据处理效率和模型训练速度;桶是按照句子的特征进行分类，例如我们常用的是句子的长度，将句子长度相似的分配到一个桶里，这样可以在填充操作的时候少填充一些，提高计算的效率；在没有桶的时候，batch_size决定每个批次中的样本数，引入了桶之后，将样本分配到桶里，然后再在每个桶里面根据batch_size进行划分。

权重衰减：

在loss里面添加一个惩罚项来限制模型的复杂度，常被称为L2正则化。他本质上就是缩小了参数的取值范围
loss的可视化工具：animator
网络.weight.norm().item()用于计算权重的正则化

GloVe：生成的词向量是静态的，训练基于无监督学习，通过全局共现统计信息来优化词向量。它的模型结构相对简单，主要侧重于词与词之间的共现关系

ELMo：生成的词向量是动态的，根据词出现的具体上下文而变化。这使得ELMo能够更准确地表示语言，尤其是对于多义词和语境依赖的表达。使用深度学习方法，具体是通过双向LSTM来预训练一个语言模型。ELMo的训练复杂度较高，但能够捕捉到更丰富的语言特征。

Highway connection（高速连接）是一种神经网络架构，特别是在深度学习中使用的技术，旨在解决更深网络的训练难题。它由Srivastava等人在2015年提出，其核心思想是允许训练信号不经过整个网络的每一层直接传递，类似于残差网络（ResNet）中的跳跃连接（skip connection），但是在传递方式上有所不同。

Highway网络的主要特点是它引入了门控机制（gating mechanism），这些门控制了信息是直接传递还是经过非线性变换。具体来说，每一层的输出不仅取决于当前层的处理结果，还取决于前一层的输入，这种依赖关系由两个门（transform gate和carry gate）来调控。这使得网络能够自适应地决定在每一层保留多少之前层的信息，以及通过非线性变换传递多少新的信息。