作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
本文主要对比较流行的深度学习模型(如BERT、GPT-2、XLNet等)进行可视化解释。深度学习模型在训练过程中往往会输出很多参数量级巨大的权重向量或中间特征图。这些权重矩阵和特征图对于理解深度学习模型的工作原理、优化过程、以及人类视觉不可分辨的特征具有重要作用。因此，本文将重点介绍深度学习模型中的一种特别的可视化方法——可视化权重，并展示如何用这种可视化方式探索最优参数配置和结构。同时，本文还将对比介绍一些其它常用的可视化方法，例如热力图、嵌入式可视化等。
2.基本概念术语说明
首先，了解以下基本概念和术语是很有必要的。
语言模型（language model）：语言模型可以用来预测下一个词或者字符，通常根据之前出现过的上下文及统计概率来决定下一个词或者字符的可能性。
深度学习（deep learning）：深度学习是机器学习的一个分支领域，其目的是让计算机具有学习的能力。深度学习通过多层神经网络的组合而实现，能够自动学习复杂的数据关系并提取有效的特征表示。
Transformer：Transformer 是深度学习模型中最具代表性的一种，其编码器-解码器架构非常适合处理序列数据，并取得了很好的效果。
BERT：BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 是一个 Transformer 变体，它利用两个自注意模块（self-attention）替换传统的单向注意机制，使得模型可以同时学习到左右上下文的信息。<