深度学习用于文本和序列

用于处理序列的两种基本的深度学习算法分别是循环神经网络和一维卷积神经网络。 循环神经网络，遍历所有序列元素，并保存一个状态，其中包含与已查看内容相关的信息。实际上，RNN是一类具有内部环恶神经网络。在处理两个不同的独立序列（比如两条不同的评论）之间，RNN的状态会被重置，因此仍可以将一个序列看作单个数据点，即网络的单个输入。真正改变的是，数据点不再是单个步骤中进行处理，相反，网络内部会对所有序列元

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