語音處理 ， 2012 年前 ， 最先進(jìn)的語音識(shí)別系統(tǒng)是隱馬爾可夫模型(HMM) 和高斯混合模型(GMM) 的結(jié)合 。目前最流行的是深度學(xué)習(xí)的RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ， 及其發(fā)展長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM ， 以及GRU,雙向RNN,分層RNN等 。自然語言處理 ， 除了傳統(tǒng)方法 ， 目前深度學(xué)習(xí)用于自然語言處理的模型經(jīng)歷了基于CNN的模型 ， 基于RNN的模型 ， 基于Attention機(jī)制的模型 ， 基于Transformer的模型等幾個(gè)發(fā)展階段 。
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