作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一个自然语言处理(NLP)预训练模型，由Google AI团队于2018年提出，它被证明能够提升多种自然语言理解任务的性能。本文将介绍BERT的基本概念、术语、算法原理、实现方法、数学原理及应用。希望通过这篇文章，可以帮助新手和深度学习爱好者快速上手BERT的内部机制。
2.基本概念
首先我们先了解一下BERT的基本概念。
2.1 BERT概述
BERT，全称Bidirectional Encoder Representations from Transformers，是一种基于预训练的神经网络语言模型。BERT的目标就是利用无监督学习（无标注的数据）来学习到一个语言模型，这个模型能够对任意长度的文本序列进行建模，并能够根据上下文来判断单词的意思和关系。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-727175.html
2.2 BERT的结构
在介绍BERT的预训练阶段之前，让我们先了解一下BERT的结构。BERT包括三部分，Embedding层、Transformer编码器、输出层。下面是BERT的主要模块图示。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-727175.html
- Embedding层：词嵌入层，将输入的单词用对应的向量表示。这里可以选择两种方式：
- 使用预训练好的GloVe词向量作为初始化的词向量。
- 在训练过程中，同时学习新的词向量。
- Transformer编码器：由多个Encoder Block堆叠而成，每个Encoder Block由两次前馈网络（Multi-head Self Attention 和 F
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