探索深度：自然语言处理序列模型（04课）- Vanilla RNN与LSTM详解

本PPTX文档是关于自然语言处理（NLP）技术的系列课程，特别是神经序列模型的深入解析。课程适合对NLP技术感兴趣的学习者，无论他们是初学者还是希望回顾基础知识的人。本章节——第04课，详细讲解了神经序列模型II，包括Vanilla RNN（简单循环神经网络）、LSTM（长短时记忆网络）和RNN语言模型的应用，如输入嵌入、线性变换、Tanh激活函数以及softmax交叉熵损失函数。 主要内容涵盖了以下几个部分： 1. **Vanilla RNN**：这是一种基本的循环神经网络，其核心公式 \( h_t = f(h_{t-1}, x_t) \)，其中 \( h_t \) 是当前时间步的隐藏状态，\( x_t \) 是输入，\( f \) 是非线性激活函数（如tanh）。演示了如何通过矩阵乘法和偏置项进行前向传播，并举例说明了参数\( W, U, b \)的作用，以及如何利用初始隐藏状态进行计算。 2. **LSTM单元**：相较于Vanilla RNN，LSTM引入了门控机制（input gate、forget gate和output gate），能更好地处理长期依赖问题。它在结构上增加了额外的权重矩阵，允许控制信息流的进入和退出。 3. **代码讲解**：课程提供了代码示例，展示了如何实现Vanilla RNN和LSTM的前向传播过程，以及如何进行损失函数计算，如softmax交叉熵，这对于理解模型的实际应用非常有帮助。 4. **反向传播**：介绍了如何通过链式法则进行梯度计算，以便更新模型参数，这对于优化模型至关重要。课程还涉及了Backward和WeightUpdate的过程。 5. **训练与实践**：强调了将理论应用于实际编程，如将这些模型移到GitHub等平台上，以便于学习者动手实践和迭代。 6. **例子和可视化**：通过具体数值和图形，直观地展示了神经序列模型的工作原理，帮助学习者更好地理解模型在不同时间步骤的动态变化。 这套系列课程共计10个章节，每个章节内容详实，从基础概念到高级模型，全面覆盖了自然语言处理中的序列模型。对于想要掌握AI和NLP技术的人来说，这是一个宝贵的教育资源。全套课程可以从提供的下载链接获取。