BERT 神经网络结构详解：Encoder 和 Decoder

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）使用了Transformer网络结构，包括Encoder和Decoder。

Encoder是一组相同的神经网络层，用于将输入序列转换为隐藏表示，其中每个层都由多头自注意力机制和前馈神经网络组成。

Decoder也是一组相同的神经网络层，用于在输入序列的基础上生成输出序列，其中每个层都由多头自注意力机制，多头注意力机制和前馈神经网络组成。

BERT还引入了Masked Language Model（MLM）和Next Sentence Prediction（NSP）任务，以提高模型在自然语言处理任务中的性能。