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另請參見:

在2006 年,深度学习的开始,主要聚焦在MNIST 手写体图像分类问题上(Hinton et al. , 2016a) 。表达学习还用到了单词歧义消除word sense disambiguation 上 (Bordeset al. Com 24小时客户约稿手机:15897680078
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版权所有:专业代笔网 通用网址:www. (2011) 开发了一个SENNA 系统,它在语言建模、部分语音标记、chunking (节点识别)、语义角色标记和句法分解中共享表达。SENNA 接近或者超于目前的在这些任务中的当前领先方法。但它比传统的预测器要简单和快速。学习word embeddings 可以以某种方式与学习图像表达结合,这样就可以联系文本和图像。这个方法被成功运用到谷歌的图像搜索上,利用大量的数据来建立同一空间中图像与问题之间的映射(Weston et al. 表达学习(亦被江湖称作深度学习或者特征学习)已经在机器学习社区开辟了自己的江山,成为学术界的一个新宠。在一些顶尖会议例如NIPS 和ICML 中都有了自己的正规军(研究它的workshops ),今年(2013 )还专门为它搞了一个新的会议,叫ICLR (International Conference on Learning Representations ),可见它在学术界得到的宠爱招人红眼。尽管depth (深度)是这个神话的一个主要部分,但其他的先验也不能被忽视,因为有时候,先验知识会为表达的学习献上一臂之力,画上点睛之笔,更容易地学习更好的表达,这在下一章节中将会详细讨论。在表达学习有关的学术活动中最迅速的进展就是它在学术界和工业界都得到了经验性的显著性的成功。下面我们简单的聚焦几点。. 给人印象深刻的是在2011 年的两个迁移学习的挑战赛,都被表达学习算法夺魁。首先在由ICML2011 一个workshop 举办的Transfer Learning Challenge 中,由无监督逐层预训练方法unsuper-vised layer-wise pre-training (Bengio, 2016; Mesnil et al.

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版权所有:专业代笔网 通用网址:www. , 2016b; Socher et al. 你们有人在写论文么,我给大家说说 来自: Can 2016-05-05 09:58:37 #论文#有个小朋友说他在写毕业论文,给. Com 地址:湖北省应城市月圆路501-8#,联系电话:0712-3246166
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, 2016b; Socher et al. 语音也是神经网络诞生时其最早的一个应用之一,例如卷积(或者时延)神经网络(Bengio 在1993 年的工作)。当然,在HMM 在语音识别成功之后,神经网络也相对沉寂了不少。到现在,神经网络的复活、深度学习和表达学习的运用在语音识别领域可谓大展拳脚,重展雄风,在一些学术派和工业派人士(Dahlet al. See this Instagram photo by @deniseeelin • 12 likes. 众所周知,机器学习方法的性能很大程度上取决于数据表达(或者特征)的选择。也正是因为这个原因,为了使得机器学习算法有效,我们一般需要在数据的预处理和变换中倾注大部分的心血。这种特征工程的工作非常重要,但它费时费力,属于劳动密集型产业。这种弊端揭露了目前的学习算法的缺点:在提取和组织数据的区分性信息中显得无能为力。特征工程是一种利用人的智慧和先验知识来弥补上述缺点的方法。为了拓展机器学习的适用范围,我们需要降低学习算法对特征工程的依赖性。这样,就可以更快的构建新的应用,更重要的是,在人工智能AI 领域迈出了一大步。人工智能最基本的能力就是能理解这个世界(understand the world around us )。我们觉得,只有当它能学会如何辨别和解开在观测到的低级感知数据中隐含的解释性因素时才能达到这个目标。. (2011) 夺得。在相关的domain adaptation 方面,目标保持不变,但输入分布会改变(Glorot et al. 除了语音识别,深度学习在自然语言处理中也有很多应用。symbolic 数据的分布式表达由Hinton 在1986 年引入,在2003 年由Bengio 等人在统计语言模型中得到第一次的发展,称为神经网络语言模型neural net language models (Bengio,2008) 。它们都是基于学习一个关于每个单词的分布式表达,叫做word embedding 。增加一个卷积架构,Collobertet al. , 2012 )的努力下取得了突破性的成果,使得这些算法得到更大范围的应用,并且实现了产品化。例如,微软在2012 年发布了它们的语音识别MAVIS (Microsoft Audio Video Indexing Service) 系统的一个新版本,这个版本是基于深度学习的(Seide et al. Com 地址:湖北省应城市月圆路501-8#,联系电话:0712-3246166
客服QQ:295575089[通用客服]  153097911 [写作部]    企业邮箱:zydb@zydbw.   迁移学习(传统的机器学习假设训练数据与测试数据服从相同的数据分布。如果我们有了大量的、在不同分布下的训练数据,完全丢弃这些数据也是非常浪费的。如何合理的利用这些数据就是迁移学习主要解决的问题。迁移学习可以从现有的数据中迁移知识,用来帮助将来的学习。迁移学习(Transfer Learning )的目标是将从一个环境中学到的知识用来帮助新环境中的学习任务。)是指一个学习算法可以利用不同学习任务之间的共性来共享统计的优点和在任务间迁移知识。如下面的讨论,我们假设表达学习算法具有这样的能力,因为它可以学习到能捕捉隐含因素的子集的表达,这个子集是对每个特定的任务相关的。如图1 所示。这个假设被很多的经验性结果所验证,并且展现了表达学习在迁移学习场合中同样具有优异的能力。. , 2010; Deng et al. 论文致谢怎么写 论文致谢怎么写 ☆一 非常感谢 xxx 老师、xxx 老师在我大学的最后学习阶段——毕业设计阶段给 自己的指导. 5% )。在2012 年,Dahl 等人再次书学神话,他在一个小的大词汇量语音识别基准测试集中(Bing 移动商业搜索数据库,语音长40 小时)的错误率降到16% 与23% 之间。.

  迁移学习(传统的机器学习假设训练数据与测试数据服从相同的数据分布。如果我们有了大量的、在不同分布下的训练数据,完全丢弃这些数据也是非常浪费的。如何合理的利用这些数据就是迁移学习主要解决的问题。迁移学习可以从现有的数据中迁移知识,用来帮助将来的学习。迁移学习(Transfer Learning )的目标是将从一个环境中学到的知识用来帮助新环境中的学习任务。)是指一个学习算法可以利用不同学习任务之间的共性来共享统计的优点和在任务间迁移知识。如下面的讨论,我们假设表达学习算法具有这样的能力,因为它可以学习到能捕捉隐含因素的子集的表达,这个子集是对每个特定的任务相关的。如图1 所示。这个假设被很多的经验性结果所验证,并且展现了表达学习在迁移学习场合中同样具有优异的能力。

, 2016a) 。表达学习还用到了单词歧义消除word sense disambiguation 上 (Bordeset al. , 2016a )。对比现有的一直保持领先位置的高斯混合模型的声学建模方法,他们在四个主要的基准测试集中把错误率降低了30% 左右(例如在RT03S 数据库中从 27.   友情链接: 零八中文网 电子书论坛 励志网 澳洲移民 无错小说网 安徽铜陵 教育加盟 学生作文 湖南炎德文化 免费学习 工作总结范文网 06学习网 海文库 论文代写 湖南银行招聘网 散文网 考博英语辅导 手抄报图片大全 四川卫生学校 在职研究生网 范文 学术期刊 龙腾小说网 精益生产咨询 66考试网 广告标语 励志故事 快速发表论文 随意下电子书 新鲜小说 搜索关键词:论文代笔 毕业论文代笔 代写医学论文 论文发表 代写毕业论文 代写职称论文 医学论文代笔 代写教学论文 职称论文发表 医学论文发表 发表论文 专业代笔网欢迎您的到来! 已经有2188510人次访问过此页面 Copyright 2012-2013 All Rights Reserved 专业代笔网  �
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