深度学习：循环神经网络与CBOW/Skip-gram工作模式详解

本文主要探讨了人工智能领域中的深度学习技术，特别是关注工作模式中的循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN），以及其中的两种关键模型：CBOW（Continuous Bag of Words）和Skip-gram。这两种模型都是深度学习在自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）中的应用，特别是在词嵌入（Word Embeddings）如word2vec中非常常见。 CBOW模型的工作原理是通过上下文（context）来预测目标单词，它假设上下文中包含的信息足够推断出缺失的单词，因此适合处理小规模的数据集。相比之下，Skip-gram模型则是相反的过程，它从目标词汇出发预测其周围的上下文，这种逆向的预测方式在处理大规模数据时表现更好，因为它能够捕获更丰富的语义信息。 文章还提到了深度学习的发展历程，从早期的SVM、Boosting、决策树等浅层学习模型，到深度信念网络（Deep Belief Networks, DBNs）、卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）、受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machines, RBMs）、循环神经网络（RNNs）等深度学习模型的兴起。这些模型的出现标志着深度学习进入了第二波浪潮，解决了浅层学习模型难以处理复杂问题的局限性。 深度学习的核心是多层神经网络，其中每个神经元（包括细胞体、树突、突触和轴突）都扮演着至关重要的角色。神经元模型的构建和激励函数的选择对整个网络的学习性能至关重要。常见的激励函数如sigmoid、ReLU等，它们定义了神经元如何根据输入信号进行非线性转换，产生输出。 本文围绕深度学习的工作模式，深入剖析了循环神经网络中的CBOW和Skip-gram模型，展示了它们在人工智能中的实际应用，以及深度学习模型的发展历史和技术细节。这为理解自然语言处理中的复杂模型提供了清晰的框架。