CNN、Transformer 和 BERT 是深度学习中三种重要的架构，分别在不同领域（尤其是自然语言处理和计算机视觉）产生了深远影响。以下是它们的核心特点及区别：

CNN主要处理图像，有卷积层、池化层；
Transformer基于自注意力机制，适合序列数据；
BERT是Transformer的变种，用于自然语言处理。

1. CNN（卷积神经网络）

核心思想：通过局部感受野、权重共享和池化操作捕捉局部特征（如图像中的边缘、纹理）。

主要应用：计算机视觉（CV），但也曾用于早期NLP任务（如文本分类）。

特点：
1.层次化特征提取：浅层捕捉局部特征，深层组合为全局特征。

2.平移不变性：卷积核滑动扫描，对位置变化不敏感。

3.参数效率高：权重共享减少参数量。

局限：难以建模长距离依赖（需堆叠多层）。

代表模型：LeNet、AlexNet、ResNet。

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2. Transformer

核心思想：基于自注意力机制（Self-Attention），直接建模输入序列中所有元素间的依赖关系。

主要应用：NLP（如机器翻译），后扩展至CV、多模态等领域。

特点：

1.全局依赖建模：单层即可捕捉任意距离的关系。

2.并行计算：摆脱RNN的时序限制，训练更快。

3.灵活性：无归纳偏置（无卷积或循环结构），依赖数据驱动。

关键组件：

1.多头注意力（Multi-Head Attention）

2.位置编码（Positional Encoding）

3.层归一化（LayerNorm）和残差连接。

代表模型：原始Transformer（Encoder-Decoder架构）、GPT（仅Decoder）、BERT（仅Encoder）。

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3. BERT

核心思想：基于Transformer的双向编码器，通过预训练学习上下文相关的词表示。

主要应用：NLP任务（如文本分类、问答、命名实体识别）。

特点：

1.双向上下文：通过掩码语言模型（MLM）同时利用左右上下文。

2.预训练+微调：在大规模语料上预训练，下游任务微调。

3.通用性强：生成的词向量能适应多种任务。

局限：

1.预训练计算成本高。

2.生成任务表现较弱（因无Decoder）。

代表变体：RoBERTa（优化训练策略）、DistilBERT（轻量化）。

关系与演进

CNN → Transformer：

NLP领域从CNN/RNN转向Transformer，因自注意力更擅长建模长距离依赖。

Transformer → BERT：

BERT利用Transformer的Encoder部分，通过双向预训练革新NLP。

BERT的衍生影响：

推动预训练模型（如GPT、T5）的发展，形成“预训练+微调”范式。

总结

CNN：局部特征专家，适合网格数据（如图像）。

Transformer：全局关系建模者，适合序列数据（如文本）。

BERT：Transformer的NLP实践者，通过预训练实现通用语义理解。

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