一、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）
二、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（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(fù)雜的模式。應(yīng)用場景：常用于文本分類、情感分析等。三、長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）
長期依賴：LSTM是RNN的一種特殊類型，能夠?qū)W習(xí)并記住長期依賴關(guān)系，適用于復(fù)雜序列預(yù)測問題。應(yīng)用場景：適用于機(jī)器翻譯、文本生成等。四、變換器（Transformer）架構(gòu)
自注意力機(jī)制：Transformer通過自注意力機(jī)制在不同位置的輸入序列之間建立直接的連接。應(yīng)用場景：廣泛用于NLP任務(wù)，如BERT模型。五、注意力機(jī)制（Attention Mechanisms）
權(quán)重分配：注意力機(jī)制通過分配權(quán)重來捕獲輸入之間的關(guān)系，使模型關(guān)注最相關(guān)的部分。應(yīng)用場景：用于機(jī)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(jī)制，可以更好地學(xué)習(xí)長期依賴關(guān)系，而不容易出現(xiàn)梯度消失問題。
Q2：什么是Transformer架構(gòu)？
答：Transformer架構(gòu)是一種利用自注意力機(jī)制進(jìn)行并行化處理的結(jié)構(gòu)，常用于大規(guī)模的自然語言處理任務(wù)。
Q3：注意力機(jī)制如何在NLP中使用？
答：注意力機(jī)制通過分配權(quán)重來捕獲輸入之間的關(guān)系，使模型關(guān)注最相關(guān)的部分，常用于機(jī)器翻譯和文本摘要等。
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