图解NLP模型发展：从RNN到Transformer
图解NLP模型发展：从RNN到Transformer 自然语言处理 (NLP) 是深度学习中一个颇具挑战的问题，与图像识别和计算机视觉问题不同，自然语言本身没有良好的向量或矩阵结构，且原始单词的含义也不像像素值那么确定和容易表示。一般我们需要用词嵌入技术将单词转换为向量，然后再输入计算机进行计算。 ...
NLP学习笔记(一) RNN基本介绍
前言大家好，我是半虹，这篇文章来讲循环神经网络 (Recurrent Neural Network, RNN)文章行文思路如下：首先通过前馈神经网络引出为啥需要循环神经网络然后介绍循环神经网络的核心思想与运作方式最后拓展两个循环神经网络常见且常用的变体正文在讲循环神经网络前，先来回顾下前馈神经网络，...
NLP教程(5) - 语言模型、RNN、GRU与LSTM
作者：韩信子@ShowMeAI教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/36本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/239声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处收藏ShowMeAI查看更多精彩内容本系列为...
NLP三大特征提取器全梳理：RNN vs CNN vs Transformer
在上一篇文章中我们介绍了自然语言处理的基础问题——文本预处理的常用步骤。本文将进阶讲述特征提取方面的相关算法。如果用一句话总结目前 NLP 在特征提取方面的发展趋势，那就是「RNN 明日黄花，正如夕阳产业，慢慢淡出舞台；CNN 老骥伏枥，志在千里，如果继续优化，还可能会大放异彩；Tra...
时间卷积网络（TCN）在 NLP 多领域发光，RNN 或将没落
也就是从 2014、15 年起，我们基于深度神经网络的应用就已经在文本和语音识别领域达到 95% 的准确率，可以用来开发新一代的聊天机器人、个人助理和即时翻译系统等。 卷积神经网络（Convolutional Neural Nets, CNNs）是图像和视频识别领域公认的主力军，而循环神经网络（Re...
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