卷积神经网络应用于自然语言处理（卷积神经网络应用于自然语言处理中的应用）

CNN和Transformer相结合的模型

1、ViT是第一个替代CNN，使用纯Transformer的结构，输入一张224×224×3的图片，ViT将其分成14×14=196个非重叠的patches，每个patch的大小是16×16×3，然后将这些patch输入到堆叠的多个transformer编码器中。

2、在近些年，transformer-base模型的有效性被证明在各种各样的NLP任务中的有效性，提供了比RNNs更好的并行化能力，并且模型能够比CNNs更好地处理长token之间的关系。

3、所以比如常见的以Swin-Transformer为例的encoder，以DETR为例的decoder，还有时序、BEV等这种用Transformer做特征融合的，不管在图像领域的哪一个阶段，我们都可以把Transformer的特性和CNN结合，甚至替代CNN的模型结构。

1、循环神经网络（RNN）：RNN是一种经典的神经网络模型结构，可以处理序列化输入的数据，例如文本、音频和视频等。

2、虽然这两种神经网络有着千丝万缕的联系，但是本文主要讨论的是第二种神经网络模型——循环神经网络(Recurrent Neural Network)。循环神经网络是指一个随着时间的推移，重复发生的结构。

3、DNN：存在着一个问题——无法对时间序列上的变化进行建模。然而，样本出现的时间顺序对于自然语言处理、语音识别、手写体识别等应用非常重要。对了适应这种需求，就出现了另一种神经网络结构——循环神经网络RNN。

CNN的全称是Convolutional Neural Network，是一种前馈神经网络。由一个或多个卷积层、池化层以及顶部的全连接层组成，在图像处理领域表现出色。本文主要讲解CNN如何在自然语言处理方面的运用。

CNN的全称是Convolutional Neural Network(卷积神经网络)。而神经网络是一种模仿生物神经网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑）结构和功能的数学模型或计算模型。

CNN，全称为CableNewsNetwork，是美国一家24小时全天候播报新闻的有线电视新闻网络，于1980年6月1日正式开播。CNN的创始人是TedTurner，他是一位美国媒体大亨，也是世界上最富有的人之一。

全称Cable News Network（有线电视新闻网）。

cnn CNN是美国有线电视新闻网--Cable News Network的英文缩写，由特纳广播公司（TBS）董事长特德·特纳于1980年6月创办，通过卫星向有线电视网和卫星电视用户提供全天候的新闻节目，总部设在美国佐治亚州的亚特兰大。

扩展人们神经网络功能的信息技术有以下。卷积神经网络CNN，CNN是一种专门用于处理图像和视频等数据的神经网络。它通过卷积层来提取图像中的特征，通过池化层来减小图像大小，从而实现对图像的分类、识别等任务。

深度学习（DL，Deep Learning）是机器学习（ML，Machine Learning）领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能（AI，Artificial Intelligence）。

光学信息处理中的许多课题，如光计算、图像变换、相关滤波、特征提取、边缘增强、联想存储、噪声消除等，都可以用神经网络的方法来完成。关于光学神经网络的研究，国内外已提出许多不同的硬件系统。