本文以最简单的RNNs模型为例：Elman循环神经网络，讲述循环神经网络的工作原理，即便是你没有太多循环神经网络（RNNs）的基础知识，也可以很容易的理解。为了让你更好的理解RNNs，我们使用Pyto...

命名实体识别(NER)是语义理解中的一个重要课题。NER就像自然语言领域的“目标检测”。找到文档D中的名词实体还不够，许多情况下，我们需要了解这个名词是表示地点（location），人名（Person...

循环神经网络人类不会每时每刻从头开始思考。当你读这篇文章时，你会根据你对以前单词的理解来理解每一个单词。你不需要抛开一切，从头思考，因为你的思维是持续的。传统的神经网络不能做到这一点，这似乎是一个明显...

为什么RNN需要处理变长输入假设我们有情感分析的例子，对每句话进行一个感情级别的分类，主体流程大概是下图所示：思路比较简单，但是当我们进行batch个训练数据一起计算的时候，我们会遇到多个训练样例长度...

rnn似乎更擅长信息的保存和更新，而cnn似乎更擅长精确的特征提取；rnn输入输出尺寸灵活，而cnn尺寸相对刻板。1发问:聊到循环神经网络RNN，我们第一反应可能是：时间序列 （timesequenc...