學(xué)習(xí) Transformer 相關(guān)的知識，需要掌握以下數(shù)學(xué)基礎(chǔ)：

1. 線性代數(shù)

? 矩陣運(yùn)算：加法、乘法、轉(zhuǎn)置、求逆等

? 向量空間：基、線性變換

? 特征值與特征向量：用于理解自注意力機(jī)制的權(quán)重分布

? 奇異值分解（SVD）與主成分分析（PCA）：用于降維、理解詞向量表示

2. 概率與統(tǒng)計

? 概率分布：均勻分布、正態(tài)分布、多項(xiàng)分布等

? 條件概率：貝葉斯定理、馬爾可夫性質(zhì)

? 信息熵與交叉熵：用于損失函數(shù)計算

? KL 散度：衡量兩個概率分布之間的差異

3. 微積分

? 導(dǎo)數(shù)與偏導(dǎo)數(shù)：用于梯度計算和優(yōu)化

? 鏈?zhǔn)椒▌t：用于反向傳播

? 梯度下降：優(yōu)化 Transformer 模型的關(guān)鍵

4. 概率圖模型與最優(yōu)化方法（進(jìn)階）

? 自回歸模型：Transformer 的解碼過程

? 變分推斷：用于 BERT、GPT 預(yù)訓(xùn)練目標(biāo)