广义上来说，NN（或是DNN）确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。在实际应用中，所谓的深度神经网络DNN，往往融合了多种已知的结构，包括卷积层或是LSTM单元。但是从狭义上来说，单独的DNN、CNN、RNN及LSTM也可以对比。 DNN(深度神经网络) 神经网络是基于感知机 ...

RNN 中文分词、词性标注、命名实体识别、机器翻译、语音识别都属于序列挖掘的范畴。序列挖掘的特点就是某一步的输出不仅依赖于这一步的输入，还依赖于其他步的输入或输出。在序列挖掘领域传统的机器学习方法有HMM（Hidden Markov Model，隐马尔可夫模型）和CRF（Conditional ...

一、RNN 全称为Recurrent Neural Network,意为循环神经网络，用于处理序列数据。 序列数据是指在不同时间点上收集到的数据，反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。即数据之间有联系。 RNN的特点：1，,层间神经元也有连接（主要为隐层 ...

背景 神经网络，卷积神经网络等其他深度学习算法，都有个局限性，各个输入在算法内部是相对独立的。比如：‘星际争霸有意思，我爱玩’这句话，是有上下文关系的。 如果放在其他网络里面，各个分词将会独立处理。但是在rnn里面，可以将上文记忆下来，做为下文的运算基础。 总之：rnn适合用来解决具有上下文 ...

原文地址：https://blog.csdn.net/happyrocking/article/details/83657993 RNN（Recurrent Neural Network）是一类用于处理序列数据的神经网络。 什么是序列呢？序列是一串有顺序的数据，比如某一条数据为 [x1 ...

之前已经介绍过关于 Recurrent Neural Nnetwork 与 Long Short-Trem Memory 的网络结构与参数求解算法（ 递归神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN） ,LSTM网络（Long Short-Term Memory ）），本文 ...

目录 RNN LSTM 计算公式 参数量计算 self-attention bert 论文 源码 问题 问题：bert中进行ner为什么没有使用crf；使用DL进行序列标注 ...