前預訓練時代的自監督學習自回歸、自編碼預訓練的前世
神經網路(Neural Network, NN)
損失函式，度量神經網路的預測結果和真實結果相差多少
- 平方差損失（歐式距離角度）預測概率分部和實際標簽概率的歐式距離
- 交叉熵損失（資訊量角度）預測概率分部和真實概率分部的差異，指導神經網路學習時，更加穩定
對引數W更新損失的負梯度
One-hot 人為規定，不需要學習，在推薦里有非常多的用處，（可以理解成完全命中）
詞向量需要學習，可以很好的泛化結果，泛化性能比 one-hot 更好（可以理解成泛化關系的建模）
評估模型的好壞：有全體指標，以及一些公開的資料集，去評估詞向量的相關性
Skip-gram： 給定一個中間值，預測背景關系視窗中的一個詞
CBoW：給定一個背景關系詞，預測中間值
RNN 拋開馬爾科夫假設，
Self-Attention：每個單詞和整句所有話進行匹配，來獲取當前單詞對每個單詞的重視程度，利用這個重視程式，對整句話的每個單詞進行加權，加權的結果用于表示當前這個單詞
Self-Attention：也是非常流行的 Transformer 的核心模塊，
Seft-Attention 沒有考慮單詞的順序，所以為了更精裝的表示位置資訊，需要對句子的輸入加個位置的序號 Positional Embedding
殘差連接，很好的緩解梯度消失的問題，包括映射和直連接部分
https://aistudio.baidu.com/aistudio/education/lessonvideo/1451160
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