深度图解：从RNN到Transformer的NLP模型，用清晰图表解释复杂的数学公式

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点击上方  蓝字  关注我们 自然语言处理（NLP）是深度学习领域中一个极具挑战性的课题，原因在于计算机天生无法直接理解原始文本中的单词含义。 为了利用计算机强大的计算能力来解决NLP问题，我们需要把单词转换为数值向量的形式，这一过程生成的向量即被称为词嵌入（Word Embeddings）。 这些词嵌入成为了解决各类NLP任务（如情感分析、文本生成、命名实体识别、机器翻译等）的关键。 经过精心设计的词嵌入能够显著提升模型性能，使得机器在某些NLP任务上的表现可以和人类相媲美。 那么，如何有效地处理和利用这些词嵌入呢？又如何为这样的数据构建一个自然的模型框架呢？首先，让我们一起了解并熟悉在后续文章里用到的符号和表示法，以便更加顺畅地探索这一领域。 在本文中，我们将采用的符号 循环神经网络（RNN） 当你阅读这句 ………………………………