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自然语言处理作业：深入浅出，巧用深度学习分类猫狗图像资源概览助力你在自然语言处理的第一项作业中实现猫狗图像分类，让你深入领悟深度学习模型的奥秘。资源详情代码模块：本资源包含使用DNN、RNN和CNN模型构建猫狗图像分类任务的代码。数据集：请自行获取用于此任务的图

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题记这篇博客主要记录几个讲的比较不错的博客，方便大家理解RNN系列的优化算法，比如GRU、LSTM等，以及为什么要用，怎么用等问题，我个人读下来是写的比较不错。当然还有一些我觉得比较不错的强化学习方面的博客，也在此浅浅的记录一下。。。正文第一处博客第二处博客这个是PYTORCH的代

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【淘汰9成NLP面试者的高频面题】RNN是如何基于时间进行参数学习（BPTT）的？重要性：★★本题主要考察面试者有有以下几点：①理解RNN循环的概念，认识到截断的BPTT的必要性②理解深度学习框架在处理反向传播时需要在保存各个时刻的中间（前向计算）数据，会消耗大量的显存这是我常用

文本处理的基本方法在自然语言处理（NLP）领域，文本处理是一项基础且重要的任务。它涉及将原始文本转换为计算机可处理的形式，以便执行诸如情感分析、文本分类、信息检索等多种应用。本文将介绍文本处理的几个基本方法：分词、词性标注和命名实体识别，并提供相应的Python代码示例。

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