在自然语言处理（NLP）领域，模型架构的不断发展极大地推动了技术的进步。从早期的循环神经网络（RNN）到长短期记忆网络（LSTM）、Transformer再到当下火热的Mamba（放在下一节），每一种架构都带来了不同的突破和应用。本文将详细介绍这些经典的模型架构及其在PyTorch中的实现，由于我只是门外汉（想扩展一下知识面），如果有理解不到位的地方欢迎评论指正～。个人感觉NLP的任务本质上是一个序列到序列的过程，给定输入序列，要通过一个函数实现映射，得到输出序列。
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resnet模型（resnet模型框架）在自然语言处理 NLP 领域 模型 架构的不断发展极大地推动了技术的进步 从早期的循环神经网络 RNN 到长短期记忆网络 LSTM Transform er 再到当下火热的 Mamba 放在下一节 每一种架构都带来了不同的突破和应用 本文将详细介绍这些经典 的模型 架构及其在 PyTorch 中的实现 由于我只是门外汉 想扩展一下知识面 如果有理解不到位的地方欢迎评论指正
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