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2026/7/24 10:58:09
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循环神经网络适合处理序列数据,如文本、语音、时间序列。网络具有记忆单元,能保留历史信息,捕捉时序依赖。但传统 RNN 存在梯度消失问题,难以处理长序列。后续改进模型如 LSTM、GRU 有效缓解该问题,成为 NLP 与时序预测主流架构。
损失函数衡量模型预测与真实值差距,指导参数优化。分类常用交叉熵,回归常用均方误差。合适损失函数对训练至关重要。通过反向传播与梯度下降最小化损失,使模型逐步逼近最优解,是机器学习训练基本范式。
BERT 是基于 Transformer 编码器的预训练模型,采用双向语言建模。通过海量文本无监督预训练,再在下游任务微调。BERT 在问答、分类、命名实体识别等任务刷新纪录。它标志 NLP 进入预训练微调时代,显著降低任务开发成本。
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