发布网友 发布时间:2024-10-19 01:20
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热心网友 时间:2024-11-26 16:20
神经网络语言模型相较于统计模型具有显著优势,尤其在处理长距离上下文依赖和解决维度灾难方面。前馈神经网络语言模型通过构造目标函数并优化,以词向量表示语言,避免了N-gram模型的维度问题和稀疏性,采用softmax归一化平滑概率。然而,面对长序列,循环神经网络(RNN)如LSTM和GRU引入了长期记忆机制,允许词依赖于过去所有词,尽管存在梯度问题,但LSTM通过细胞状态和门控机制解决了这些难题,使得信息能长期存储和控制遗忘。