文件名称:
深度学习-从感知器到LSTM（目的是处理序列问题）
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文件大小: 2mb
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上传时间: 2021-01-27
详细说明：目的是将LSTM用在分词和词性标注任务，这一篇的目的是LSTM，但从感知器开始写起，希望能把这个流程中的主要知识点展示出来。由于水平有限，所以涉及大量公式的地方都会是从我看过的资料中截图过来，我会在文末放出文章的链接，供参考。感知器——基础的全连接网络——线性单元到线性模型——梯度下降——神经网络和反向传播算法——循环神经网络——LSTM——LSTM-CRF“感知器”一词出自于20世纪50年代中期到60年代中期人们对一种分类学习机模型的称呼，它是属于有关动物和机器学习的仿生学领域中的问题。当时的一些研究者认为感知器是一种学习机的强有力模型，后来发现估计过高了，但发展感知器的一些相关概念仍然沿用
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