導讀：如何通關自然語言處理面試

讓我們先看看一些常見自然語言處理面試題： RNN 爲什麼會發生梯度消失？如何改進？ LSTM 的模型結構是什麼？ 爲什麼說 LSTM 具有長期記憶功能？ LSTM 爲什麼能抑制梯度衰減？ 什麼是 Word2Vec？如何訓練？ Word2vec，CBOW 和 Skip-gram 的區別是什麼？ 什麼是 seq2seq 模型？有哪些優點？ 什麼是注意力機制？ 爲什麼要使用注意力機制，有什麼優點？ CN

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