深度学习模型架构的演进

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深度学习的起点来自前馈神经网络（FNN / Feedforward Neural Network）。它由多层感知机（MLP）构成，通过神经元逐层传递与非线性激活，实现从输入到输出的映射。但由于缺乏序列记忆与空间特征提取能力，FNN 在早期更适用于结构化数据任务，主要解决简单分类任务。

为解决序列信息捕捉问题，循环神经网络（RNN）出现了。RNN 通过引入循环结构，使模型具备“记住上一状态”的能力，但训练存在梯度消失与长期依赖问题。改进后的 LSTM 与 GRU 结构在 NLP 时代初期成为标配。

在视觉领域，卷积神经网络（CNN）如LeNet、AlexNet的出现，开启了计算机视觉领域的深度学习浪潮。CNN 利用卷积与池化结构建立空间感知能力，使计算机能够识别图像中的模式与结构。CNN 引领了 ImageNet 革命，让深度学习正式进入大众视野。

2017 年，Transformer 架构（Vaswani et al., Attention Is All You Need）的提出，通过自注意力机制突破了长距离依赖难题，使得模型不再依赖传统的序列结构，且更精准地捕捉上下文关系。

并且它实现了前所未有的并行计算能力，使得训练效率大幅提升。正是这种突破性的创新，催生了 BERT、GPT 等一系列强大的预训练模型，引领了人工智能的新纪元。

Transformer 架构包含三种典型形式：

可以说，Transformer 是推动当前大模型时代的基础技术之一。

深度生成模型在深度学习从识别走向生成的过程中扮演了关键角色，涵盖了自回归模型（Autoregressive Models），生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）、Diffusion模型等多种主流技术。

GAN（生成对抗网络）：通过“生成器与判别器”的博弈训练，使模型不仅能区分真实与生成数据，还能不断优化生成效果，广泛推动了图像生成、风格迁移、图像修复等应用的发展。

此外，Transformer架构与自回归解码技术催生了GPT系列及更强大的多模态模型，使生成式AI在文本、图像、音频等多模态任务中均展现出卓越能力，成为生成式 AI 的核心引擎。

如今，生成式 AI 已不再局限于“模仿”人类，而是在创意、表达和交互方面展现出前所未有的潜力。从图像到文本，从语音到视频，AI 正在逐步成为内容创作的重要参与者，重塑我们与技术的关系，也正逐步成为未来智能社会的重要基础。

具备广泛适应性和泛化能力的模型设计，能够在多个任务、模态和领域中共享参数、迁移知识、统一推理方式。它们通常具备以下特征：

架构代表：

回顾深度学习架构的发展，会发现一条清晰脉络：MLP → CNN / RNN → Attention → Transformer → 多模态与大模型 → 通用智能架构。

模型架构正在从“为任务设计”走向“为智能设计”。

未来的 AI 不再是单任务系统，而是具备自主推理、知识融合、多模态理解与执行能力的智能体，而其基础仍源自这些模型架构不断演进的力量。

Design a Modern Recommendation System