106 | 序列建模的深度学习利器：RNN基础架构

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深度学习中的序列建模利器：RNN基础架构 深度学习中的序列建模利器RNN（Recurrent Neural Network，递归神经网络）是一种强大的文本分析模型，能更充分地利用文字的序列信息，对文本进行大规模建模。文章首先强调了对文本序列数据进行建模的重要性，指出传统机器学习模型如隐马尔科夫模型（HMM）在对序列建模方面存在的局限性。随后，文章介绍了HMM的基本假设和问题，并引出了RNN的基本架构。 RNN作为一个框架，可以根据不同需求构建不同的模型，其优势在于根植于深度学习领域，可以无缝嫁接深度学习模型的优化算法和计算方式。RNN假定输入序列和输出序列都随时间变化，且它们的变化和关系通过一组隐含状态来控制。RNN的参数即这些隐含状态，可以通过标准的深度学习框架进行学习。文章还提到RNN的整个框架可以看作是一个加码解码的过程，从已知的序列到中间隐含状态是加码，而从隐含状态到最后的输出序列是解码。 总的来说，RNN相对于传统的HMM具有更大的优势，因为它能更好地对长序列进行建模，而且训练方法相对简单。文章以留下一个思考题作为结尾，引发读者对比RNN和HMM的优势的思考。 通过本文，读者可以快速了解RNN的基本架构和其在文本序列建模中的优势，为进一步深入学习和讨论提供了基础知识。