目前从事RPA自动化机器人这方面的工作，今天了解到可以通过AI+RPA实现RPA的进阶，能够使RPA工作流程更简单完善，所以从今天开始学习基于RNN的NLP。
个人认为要学习基于RNN的NLP，需要以下几个流程：
1. 复习Python基础：
确保你对Python的基础语法、数据结构（如列表、字典、集合）、控制流（如循环、条件语句）、函数和类有扎实的理解。
学习使用Python的标准库，特别是与数据处理相关的库，如re（正则表达式）、collections和itertools。
2. 学习Python的科学计算库：
学习NumPy，它是Python中用于数值计算的基础库。
学习Pandas，它提供了快速、灵活和表达力强的数据结构，用于处理结构化数据。
3. 了解深度学习和神经网络基础：
学习神经网络的基本概念，包括神经元、激活函数、损失函数、反向传播等。
了解RNN的原理，包括其如何处理序列数据，以及常见的RNN变体，如LSTM（长短期记忆网络）和GRU（门控循环单元）。
4. 学习TensorFlow或PyTorch：
选择一个深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch，这两个框架都支持RNN的构建和训练。
学习如何在选定的框架中定义模型、训练模型和评估模型。
5. 实践项目：
开始一个小项目，比如使用RNN进行文本分类、情感分析或语言模型。
通过实践来加深对RNN的理解，并学习如何处理NLP中的常见问题，如文本预处理、词嵌入等。
6. 深入学习NLP：
阅读NLP相关的书籍和论文，了解当前的研究进展和最佳实践。
学习更高级的NLP技术，如注意力机制、Transformer模型等。
接下来就让我们开始吧！
标签：NLP,基于,RPA,RNN,Python,模型,学习 From： https://www.cnblogs.com/zjw-lxj/p/18142810