随着计算机算力的不断增长，基于机器学习（神经网络）的方法成为了自然语言处理以及计算机图像识别的新范式。在自然语言处理方面，RNN、LSTM等方法能够有效提取语言之间的前后顺序和相互关系，在机器翻译、语言生成等任务取得了非常好的效果。在图像识别、图像检测等方面，CNN等方法能够有效提取图像之中的模式，刷新了传统图像识别方法的效果。
针对自然语言处理（NLP），最常用的是长短期记忆网络，通常被称为 LSTM，是一种特殊的 RNN，能够学习长期依赖性。LSTM 的关键是细胞状态，细胞状态有点像传送带。它贯穿整个链条，只有一些次要的线性作用。信息很容易以不变的方式流过。图示如下所示：
根据常用数据集，通过编程实现，这里通常使用pytorch进行实现，部分代码如下所示：
训练过程中，loss不断降低，如下图所示：
可以看出啦，与RNN相比，LSTM的loss值更低，能够有效有效处理长序列等类型的数据，广泛应用在机器翻译，语言生成等方面的应用。
在图像处理方面，最常用的是卷积神经网络（CNN），它受到人类视觉神经系统的启发。能够有效的将大数据量的图片降维成小数据量、能够有效的保留图片特征，符合图片处理的原则。普通卷积神经网络如下所示：
同样编程实现，部分代码如下所示：
在训练过程中可以得到以下结果：
可以看出，训练过程中，loss值不断下降，图像识别率不断上升，进一步对结果进行可视化，可以加深对卷积神经网络的理解。首先对卷积神经网络学习到的权重进行可视化，可以得到如下图像：
不难看出，卷积神经网络能够准确识别出物体，并赋以较高的权重，以影响识别结果。目前卷积神经网络已广泛应用于图片分类、检索、目标定位检测等领域。
由以上结果可以看出，神经网络逐渐成为了人工智能的代名词，并在各个领域中取得良好的结果。
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