第2章：技术原理与模型架构

概述

本章深入探讨Embedding技术的核心原理和主流模型架构。从基础的神经网络到先进的预训练语言模型，我们将系统学习各种Embedding方法的技术细节、数学原理和实现特点。理解这些原理对于选择合适的Embedding方案、优化模型性能以及解决实际问题至关重要。

2.1 神经网络基础

前馈神经网络

基本结构：

激活函数比较

损失函数选择

均方误差（MSE）：

交叉熵损失：

2.2 Word2Vec模型详解

CBOW架构

Skip-gram架构

负采样实现

2.3 GloVe模型详解

共现矩阵构建

损失函数实现

2.4 FastText模型详解

子词嵌入实现

子词生成

2.5 Transformer时代的Embedding

位置编码

多头注意力

BERT Embedding

2.6 本章小结

本章详细介绍了Embedding技术的核心原理和主要模型架构，从基础的神经网络到先进的Transformer模型。我们学习了：

1. 神经网络基础：前馈神经网络、激活函数、损失函数的选择
2. Word2Vec模型：CBOW和Skip-gram架构、负采样技术
3. GloVe模型：共现矩阵构建、损失函数设计
4. FastText模型：子词嵌入、OOV问题的解决
5. Transformer时代的Embedding：位置编码、多头注意力、BERT嵌入

理解这些技术原理对于选择合适的Embedding方案、解决实际问题至关重要。下一章我们将深入探讨Embedding的实践方法和应用场景。

读者学到了什么：掌握了从神经网络基础到Transformer架构的Embedding技术原理，了解了Word2Vec、GloVe、FastText和BERT等主流模型的技术细节和实现方法。