3、CNN、RNN、LSTM
1、CNN：就是把每個字轉換成向量，再拼接成圖像的樣式，再用卷積核處理，再池化和拼接，再softmax得到分類結果，卷積核的作用能夠整合一些上下文信息。 2、RNN：前向網絡中加入了前一個字的信息，隱含層嘛；能夠整合更多的上下文信息，效果更好，但是會出現梯度消失和爆炸。產生的原因是什麼呢？在bp過程中（這裏就不推導了），當前層參數的導數是後面所有層導數跌成的結果，主要包含激活函數的導數和權值矩陣兩
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