人类对机器理解语言的认识走了一条大弯路。早期的研究集中采用基于规则的方法,虽然解决了一些简单的问题,但是无法从根本上将自然语言理解实用化。直到20多年后,人们开始尝试用基于统计的方法进行自然语言处理,才有了突破性的进展和实用的产品。
包括,目前语音理解的输出输入的打通都需要自然语言理解的基础支撑,目前,自然语言理解使用了万金油技术--神经网络,如虎添翼,一路攻城拔寨,效能飞速上升。学习掌握 NLP 技术是程序员的屠龙刀,武功大增,薪资翻倍的捷径。
注意:本场 Chat 属于基础功夫,类似,九阴真经上半部;如果想直接练习金银白骨抓的跳过,等待下回分解。
本场 Chat 主要内容:循环序列模型(Recurrent Neural Networks)
- 为什么选择序列模型?(Why Sequence Models?)
- 数学符号(Notation);
- 循环神经网络模型(Recurrent Neural Network Model);
- 通过时间的反向传播(Backpropagation through time);
- 不同类型的循环神经。
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