递归神经网络RNN与LSTM在语言处理中的应用

"第七讲_递归神经网络.pdf"是一份关于递归神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）以及Word2Vec在语言处理中的应用的教育材料。该资源由李伟博士主讲，他专注于深度学习、计算机视觉和人脸计算领域的研究。 在递归神经网络（RNN）部分，讲解了从传统的神经网络到递归神经网络的转变。RNN的独特之处在于其具有循环结构，使得网络能够处理序列数据，并具备记忆能力。中间层的激励被保存并在下一时刻重新输入，形成一种内在的记忆机制。RNN的工作流程是逐个处理序列中的元素，每个时刻都有相应的输出。其正向传播可以用数学公式表示，包含输入激励参数W和不同时间步状态转换参数U。此外，还涉及到RNN的损失函数。 接着，课程介绍了RNN的一种改进版本——长短期记忆网络（LSTM），用于解决标准RNN中可能出现的梯度消失和梯度爆炸问题。LSTM设计巧妙，通过引入门控机制（输入门、遗忘门和输出门）来更好地控制信息流，从而在长期依赖性问题上表现出色。 在语言处理特征提取方面，课程讲解了Word2Vec，这是一种基于神经网络的词嵌入方法，能将单词映射为连续向量，使得语义相似的词在向量空间中距离相近。Word2Vec有两个模型：CBOW（Continuous Bag of Words）和Skip-gram，前者通过上下文预测中心词，后者通过中心词预测上下文，都能有效地捕获词汇间的语义关系。 最后，课程通过实例展示了如何将LSTM应用于语言处理任务，可能包括语言建模、机器翻译、情感分析等，旨在帮助学习者理解LSTM与Word2Vec的结合如何在实际应用中提升性能。 总结来说，这份资源深入浅出地阐述了递归神经网络的基本原理、LSTM的结构和优势，以及Word2Vec在语言处理中的作用，并通过具体实例让学习者能够将理论知识应用于实践中。对于深度学习和自然语言处理的学习者来说，这是一份非常有价值的参考资料。