深度學習用於文本和序列

用於處理序列的兩種基本的深度學習算法分別是循環神經網絡和一維卷積神經網絡。 循環神經網絡，遍歷所有序列元素，並保存一個狀態，其中包含與已查看內容相關的信息。實際上，RNN是一類具有內部環惡神經網絡。在處理兩個不同的獨立序列（比如兩條不同的評論）之間，RNN的狀態會被重置，因此仍可以將一個序列看作單個數據點，即網絡的單個輸入。真正改變的是，數據點不再是單個步驟中進行處理，相反，網絡內部會對所有序列元

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