【摘 要】
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人工智能设备在进行自然语言处理时,需要通过神经网络的方式进行特征自学习,随着技术发展,自学习在特征提取和选择上有了长足突破。本文在对人工智能深度学习分析方法进行研
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人工智能设备在进行自然语言处理时,需要通过神经网络的方式进行特征自学习,随着技术发展,自学习在特征提取和选择上有了长足突破。本文在对人工智能深度学习分析方法进行研究中,对当前阶段的人工智能自学习方式进行了充分论述,借助于前馈神经网络和递归神经网络的论述,总结人工智能在自然语言处理中的深度学习方法。随后,借助对深度神经网络模型的建设,对深度学习分析方法的应用方式进行阐述。
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