共2篇关于"RNN"的文章

本文介绍了词嵌入和文本表示的基本概念，包括常见模型如GloVe、Word2Vec等。此外，还讨论了类比推理和迁移学习在NLP中的应用，并使用神经概率语言模型（Neural Probability Language Model）作为示例进行说明。

RNN是一种强大的神经网络工具，可以有效地对序列数据进行建模和预测，在多个领域表现出色。在每个时间步中，输入会与上一时刻的状态经过线性变换和激活函数计算出隐藏状态，并作为下一时刻的输入状态。输出则由当前状态决定。RNN可用于文本分类、机器翻译、语音识别等任务，而LSTM和GRU门控循环单元（GRU）则是为了解决梯度消失或爆炸问题并捕捉序列中的长期依赖关系而提出的模型。在实际应用中，学习率、正则化和丢弃等技术可以解决梯度相关的问题，而Adam、Adagrad和RMSprop等优化算法可以帮助我们更好地训练深度神经网络（DNN）模型。实践部分介绍了如何使用PyTorch实现一个简单的RNN模型，并演示了其在文本分类中的应用。