RNN在自然语言处理中的应用.doc
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1、RNN在自然语言处理中的应用本文节选自深度学习入门之PyTorch,本书从人工智能的介绍入手,了解机器学习和深度学习的基础理论,并学习如何用PyTorch框架对模型进行搭建。对于人类而言,以前见过的事物会在脑海里面留下记忆,虽然随后记忆会慢慢消失,但是每当经过提醒,人们往往能够重拾记忆。在神经网络的研究中,让模型充满记忆力的研究很早便开始了,Saratha Sathasivam 于1982 年提出了霍普菲尔德网络,但是由于它实现困难,在提出的时候也没有很好的应用场景,所以逐渐被遗忘。深度学习的兴起又让人们重新开始研究循环神经网络(Recurrent Neural Network),并在序列问题
2、和自然语言处理等领域取得很大的成功。本文将从循环神经网络的基本结构出发,介绍RNN在自然语言处理中的应用及其PyTorch 实现。循环神经网络前一章介绍了卷积神经网络,卷积神经网络相当于人类的视觉,但是它并没有记忆能力,所以它只能处理一种特定的视觉任务,没办法根据以前的记忆来处理新的任务。那么记忆力对于网络而言到底是不是必要的呢?很显然在某些问题上是必要的,比如,在一场电影中推断下一个时间点的场景,这个时候仅依赖于现在的情景并不够,需要依赖于前面发生的情节。对于这样一些不仅依赖于当前情况,还依赖于过去情况的问题,传统的神经网络结构无法很好地处理,所以基于记忆的网络模型是必不可少的。循环神经网络
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- RNN 自然语言 处理 中的 应用
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