一、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）
二、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）
局部感知：CNN可以捕獲文本的局部特征，并通過卷積層識別和連接更復雜的模式。應用場景：常用于文本分類、情感分析等。三、長短時記憶網(wǎng)絡（LSTM）
長期依賴：LSTM是RNN的一種特殊類型，能夠學習并記住長期依賴關系，適用于復雜序列預測問題。應用場景：適用于機器翻譯、文本生成等。四、變換器（Transformer）架構
自注意力機制：Transformer通過自注意力機制在不同位置的輸入序列之間建立直接的連接。應用場景：廣泛用于NLP任務，如BERT模型。五、注意力機制（Attention Mechanisms）
權重分配：注意力機制通過分配權重來捕獲輸入之間的關系，使模型關注最相關的部分。應用場景：用于機器翻譯、問答系統(tǒng)等。常見問答：
Q1：RNN和LSTM有什么區(qū)別？
答：LSTM是RNN的一種變體，具有專門的門控機制，可以更好地學習長期依賴關系，而不容易出現(xiàn)梯度消失問題。
Q2：什么是Transformer架構？
答：Transformer架構是一種利用自注意力機制進行并行化處理的結構，常用于大規(guī)模的自然語言處理任務。
Q3：注意力機制如何在NLP中使用？
答：注意力機制通過分配權重來捕獲輸入之間的關系，使模型關注最相關的部分，常用于機器翻譯和文本摘要等。
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