ResNet（殘差網絡）最初是為解決計算機視覺中的深度神經網絡訓練問題而設計的，通過引入殘差塊來解決梯度消失問題，使得網絡可以訓練得更深。然而，其核心思想——通過跳躍連接直接學習輸入和輸出的差值（殘差），這一機制同樣適用于自然語言處理(NLP)任務，能夠有效提升模型性能。以下是ResNet在自然語言處理中的應用：
總之，通過適當調整，ResNet的結構同樣可以應用于語音識別及NLP任務，展現出強大的潛力和靈活性。
