4、深度学习框架在自然语言处理中的应用

深度学习框架在自然语言处理中的应用

1. 神经网络基础

1.1 前馈神经网络

前馈神经网络通过非线性激活函数连接不同层的神经元。信息总是从输入层通过中间的隐藏层向前流动到输出层，不存在将一层的输出反馈回自身的自回归连接。如果将非线性激活函数替换为线性激活函数，神经网络将本质上退化为一个简单的线性函数，无法学习复杂和抽象的概念。

1.2 卷积神经网络（CNNs）

1.2.1 概述

卷积神经网络专门用于处理具有已知网格状拓扑结构的数据，在处理图像数据、时间序列数据以及自然语言处理方面都取得了成功。

1.2.2 工作原理

• 输入表示 ：对于长度为 k 的句子 s，可以表示为一个密集矩阵 (W = [w_1 \oplus w_2 \oplus \cdots \oplus w_k] \in \mathbb{R}^{k \times d})，其中 (w_i \in \mathbb{R}^d) 是句子 s 中第 i 个单词的连续表示，(\oplus) 是连接运算符。
• 卷积操作 ：应用宽度为 h 的一维卷积滤波器 (K \in \mathbb{R}^{h \times d}) 到句子 s 中 h 个单词的窗口上，生成一个新的特征。该滤波器应用于句子 s 中每个可能的单词窗口，生成特征图 (f = [f_1, f_2, \cdots, f_{k - h + 1}] \in \mathbb{R}^{k - h + 1})，其中 (f_i) 定义为：
  [f_i = ReLU(K \odo