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RNN在自然语言处理中的应用及其PyTorch实现
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上传时间: 2021-02-20
详细说明：本文来自于csdn，本文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，SarathaSathasivam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（RecurrentNeuralNetwork），并在序列问题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
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