神经网络在医疗诊断中的应用是怎样的?

神经网络在医疗诊断中的应用是怎样的?

神经网络在NLP中工作,通过对单词、句子和文档之间的关系进行建模来执行情感分析、翻译和摘要等任务。词嵌入 (如Word2Vec或GloVe) 将文本转换为捕获语义的数值向量,作为神经模型的输入。

循环神经网络 (rnn) 及其变体 (如lstm和GRUs) 通过保留长句子的上下文,在处理顺序文本数据方面表现出色。最近,诸如BERT和GPT之类的Transformer模型通过使用自我注意机制来同时处理整个句子或段落,从而捕获全局和局部依赖性,从而彻底改变了NLP。

预训练的语言模型使用特定于任务的数据集对特定的NLP任务进行微调,使其适用于广泛的应用。例如,BERT可以针对文本分类进行微调,而GPT模型通常用于文本生成和会话AI。神经网络通过实现更准确,上下文感知和可扩展的解决方案,极大地改善了NLP。

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