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根据提供的参考内容，关于"NPL"的资源描述主要涉及两个不同领域的概念，需要分别说明：
1. 自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)
这是人工智能领域的重要分支，主要研究计算机处理人类语言的技术。根据摘要3的权威解释[3]：
- 涵盖语言处理的7个层级：音位、形态、词汇、句法、语义、语用和篇章
- 典型应用包括：机器翻译、智能对话、自动问答、文档摘要等
- 核心目标是让机器理解人类语言，实现自然的人机交互
2. 神经网络(Neural Networks)中的NPL概念
根据摘要2的技术解析[2]：
- 作为通用函数近似器，可通过监督学习逼近任意连续函数
- 核心结构是线性变换(Wx+b)配合非线性激活函数
- 常用激活函数对比：
• Sigmoid：仅适用于二分类输出层
• tanh：优秀的通用选择
• ReLU：最常用的默认选项，解决梯度消失问题
重要说明：
"NPL"可能是"NLP"(自然语言处理)的拼写错误，也可能是神经网络相关概念的特定缩写。建议用户根据具体应用场景确认术语准确性。如需自然语言处理资源，可参考摘要1列出的技术工具链[1]；若关注神经网络，摘要2提供了详细的技术解析[2]。
[1] NPL 资源(转贴)-CSDN博客
[2] 神经网络(NPL)-简介-阿里云开发者社区
[3] 人工智能与自然语言处理技术
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