中国信息消费发展态势报告（2022年）,中国信息消费发展态势报告（2022年）,中国信息消费发展态势报告（2022年）
NLP 的全称是 Natural Language Processing，翻译成中文称作：自然语言处理。它是计算机和人工智能的一个重要领域。顾名思义，该领域研究如何处理自然语言。
多层感知机（MLP，Multilayer Perceptron）也叫人工神经网络（ANN，Artificial Neural Network），除了输入输出层，它中间可以有多个隐层，最简单的MLP只含一个隐层，即三层的结构，
DNN指的是包含多个隐层的神经网络，如图1所示，根据神经元的特点，可以分为MLP、CNNs、RNNs等，下文在区分三者的时候，都从神经元的角度来讲解。MLP是最朴素的DNN，CNNs是encode了空间相关性的DNN，RNNs是encode进了时间相关性的DNN。
1、DNN(深度神经网络), 2、CNN(卷积神经网络), 3、RNN(循环神经网络)
RNN(循环神经网络)，和CNN(卷积神经网络)是深度学习经常进行比较的两个概念，下面小编整理了RNN和CNN的一些区别，希望对大家有所帮助。 1.从应用方面来看CNN主要用于图像识别比较多，而RNN被用于语言处理多一些，主要用于时序和NLP RNN的假设——事物的发展是按照时间序列展开的，即前一刻发生的事物会对未来的事情的发展产生影响。 CNN的基础的假设——人类的视觉总是会关注视线内特征最明显的点 2.当RNN、CNN都用于NLP时，它们的区别在于：
之前提到的CNN模型主要用到人类的视觉中枢，但其有一劣势，无论是人类的视觉神经还是听觉神经，所接受到的都是一个连续的序列，使用CNN相当于割裂了前后的联系。从而诞生了专门为处理序列的Recurrent Neural Network（RNN），每一个神经元除了当前信息的输入外，还有之前产生的记忆信息，保留序列依赖型。
循环神经网络英文名称为 (Recurrent Neural Network, RNN)，其通过使用带自反馈的神经元，能够处理任意长度的时序数据。
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