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「X」Embedding in NLP|神经网络和语言模型 Embedding 向量入门

在「X」Embedding in NLP 进阶系列中,我们介绍了自然语言处理的基础知识——自然语言中的 Token、N-gram 和词袋语言模型。今天,我们将继续和大家一起“修炼”,深入探讨神经网络语言模型,特别是循环神经网络,并简要了解如何生成 Embedding 向量。 01.深入了解神经网络 首先,简要回顾一下神经网络的构成,即神经元、多层网络和反向传播算法。如果还想更详细深入了解这些基本概念可以参考其他资源,如 CS231n 课程笔记。 在机器学习中,神经元是构成所有神经网络的基本单元。本质上,神经元是神经网络中的一个单元,它对其所有输入进行加权求和,并加上一个可选的偏置项。方程式表示如下所示: 在这里,代表上一层神经元的输出,代表这个神经元用来综合输出值的权重。 如果一个多层神经网络仅由上述方程中的加权和组成,我们可以将所有项合并为一个单一的线性层——这对于建模 Token 之间的关系或编码复杂文本并不是很理想。这就是为什么所有神经元在加权和之后都包含一个非线性激活函数,其中我们最熟知的例子就是修正线性单元(ReLU)函数: 对于大多数现代神经网络语言模型来说,高斯误差线性单...

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