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深度学习模型处理文本(可以将其理解为单词序列或字符序列)、时间序列和一般的序列数据。用于处理序列的两种基本的深度学习算法分别是**循环神经网络**(recurrent neural network)和**一维卷积神经网络**(1D convnet)。 * **词向量**之间的**几何关系**应该表示这些**词之间的语义关系** # 应用 * 文档分类和时间序列分类,比如识别文章的主题或书的作者; * 时间序列对比,比如估测两个文档或两支股票行情的相关程度; * 序列到序列的学习,比如将英语翻译成法语; * 情感分析,比如将推文或电影评论的情感划分为正面或负面; * 时间序列预测,比如根据某地最近的天气数据来预测未来天气。