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NLP模型笔记2022-15：深度机器学习模型原理与源码复现（lstm模型+论文+源码）

本文主要先复现以下知识点原理，内容将分为几篇文章讲解。

  • lstm模型
  • Biaffine模型
  • Transform结构
  • 词向量嵌入与embedding
  • MLP结构与dropout技巧

目录

  • 1、lstm神经网络初探
  • 2、长期依赖问题与RNN存在性问题
  • 3、LSTM 网络
  • 4、LSTM 背后的核心理念
    • 遗忘
    • 更新与储存
  • 5、长短期记忆的变体+源码实现
  • 参考+源码

NLP模型笔记2022-15：深度机器学习模型原理与源码复现（lstm模型+论文+源码）_第1张图片

1、lstm神经网络初探

当你阅读这篇文章时，你会根据你对前面单词的理解来理解每个单词。你不会把所有东西都扔掉，重新开始思考。你的思想有持久性。

传统的神经网络无法做到这一点，这似乎是一个主要缺点。例如，假设您想对电影中每一点发生的事件进行分类。目前尚不清楚传统的神经网络如何利用其对电影中先前事件的推理来告知后来的事件。

递归神经网络解决了这个问题。它们是带有循环的网络，允许信息持续存在。

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按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他