Deep Learning(深度学习)-模型与方法 ps:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775524 1、AutoEncoder自动编码器 Deep Learning最简单的一种方法是利用人工神经网络的特点,人工神经网络(ANN)本身就是具有层次结构的系统,如果给定一个神经网络,我们假设其输出与输入是相同的,然后训练调整其参数,得到每一层中...
FastText在语言模型上没有什么特别的突破,但模型的优化使得深度学习模型在大规模数据的训练非常快甚至秒级,而且文本分类的效果匹敌CNN/RNN之类模型,在工业化应用占有一席之地。(在实验中前进) 2.1.1 NNLM 2003年Bengio等[2]提出一种基于神经网络的语言模型NNLM,模型同时学习词的分布式表示,并基于词的分布式表示,学习...
这篇文章主要是为了对深度学习(DeepLearning)有个初步了解,算是一个科普文吧,文章中去除了复杂的公式和图表,主要内容包括深度学习概念、国内外研究现状、深度学习模型结构、深度学习训练算法、深度学习的优点、深度学习已有的应用、深度学习存在的问题及未来研究方向、深度学习开源软件。 一、 深度学习概念深度学习(Deep ...
首先,我们为全连接层定义一个损失函数loss表示预测目标与真实目标的误差,比如loss = (yp-y)^2,那么模型的训练便是通过调整每一层的权重和偏置,使得损失函数最小。 然后,这个问题就被转化为一个优化问题,一个常用方法就是高等数学中的求导,但是这里的问题由于参数不止一个,求导后计算导数等于0的运算量很大,所以...
Deep learning:三十九(ICA模型练习) 前言: 本次主要是练习下ICA模型,关于ICA模型的理论知识可以参考前面的博文:Deep learning:三十三(ICA模型)。本次实验的内容和步骤可以是参考UFLDL上的教程:Exercise:Independent Component Analysis。本次实验完成的内容和前面的很多练习类似,即学习STL-10数据库的ICA特征。当然了,这些...
Deep Learning for Language Modeling 语言模型要做的事情就是估测一个word sequence(也就是一句话的概率),也就是说给你一个句子(由一串词汇word构成的),这个w就代表的是word,例子中有n个word,这n个w合起来就是一个句子。language model要做的事情就是,你要找一个function告诉我们说这个句子出现的概率有多大。
机器学习中的算法涉及诸多的优化问题,典型的就是利用梯度下降法(gradient descent)求使损失函数 J(theta) 下降的模型参数 theta 。在深度学习,尤其是深度神经网络的训练和预测中,大的模型往往要花上数天甚至是数月的训练时间,因此虽然模型的优化费事费力,仍然是一个高回报的步骤, 因为好的模型和优化方法可以极大的...
那今天用NN的话,用deep learning有什么好处呢? Matrix Factorization(矩阵因子分解) 想到data sparsity[数据稀疏]的问题,你就会想到matrix factorization[矩阵因子分解]。我们可以把n-gram的概率看成是一个table,这个table其中一个dimension代表的是history,另外一个dimension代表的是vocabulary[词汇],这个table上面的每一个...
本文是Deep Learning Course总结系列的第五篇,本文的主要内容是对生成模型PixelCNN,PixelRNN,VAE,GANs进行介绍。 本系列前四篇传送门:第一篇[Deep Learning] 神经网络基础;第二篇[Deep Learning] 卷积神经网络 CNNs;第三篇[Deep Learning] 集成学习Ensemble Learning&迁移学习Transfer Learning;第四篇 [ [Deep Learn...
一文读懂序列建模(deeplearning.ai)之自然语言处理和单词嵌入 三、模块3:序列模型与注意力机制(Attention Mechanism) 欢迎来到本课程的最后一个模块!以下是我们将在本单元中主要实现的两个目标: 理解注意力机制 理解模型将注意力集中在输入序列的何处 3.1 基本模型 ...