文章目录
- 自然语言处理
- 前言
- 一、Slot Filling（空位填充）
- 二、前向网络
- 三、循环神经网络
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- 训练挑战
- 解决策略
- 梯度消失的深入理解
- 梯度爆炸的具体处理
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- 四、LSTM
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- 基本组成
- 细胞状态
- 门控单元
- 工作流程
- 参数和维度
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- 五、应用
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- 一对多：看图说话（图像到文本）
- 多对一：情感分析、视频分类
- 多对多：机器翻译、视频逐帧分类
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- 六、看图说话
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- 步骤1：图像特征提取
- 步骤2：特征向量到文本的转换
- 注意力机制
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- 七、视觉问答
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- 步骤1：图像特征提取
- 步骤2：问题特征提取
- 步骤3：特征融合
- 步骤4：答案生成
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