深度自学被指出不适合语义解读【AG试玩平台】

微软公司首先解释了深度神经网络的详细历史。在上图中,微软公司得出了培训模式的思路,只有一个由神经元组成的神经网络,所以方法比较简单,要培训的数据集是由二维数组组组成的数对。主要应用于沙姆神经网络、深度语义相似模型文本分解任务:x的值分解y主要应用于序列序列网络、记忆网络在上图中,微软公司开始介绍深度语义相似模型(DSSM)的明确例子。

本文摘要:微软公司首先解释了深度神经网络的详细历史。在上图中,微软公司得出了培训模式的思路,只有一个由神经元组成的神经网络,所以方法比较简单,要培训的数据集是由二维数组组组成的数对。主要应用于沙姆神经网络、深度语义相似模型文本分解任务:x的值分解y主要应用于序列序列网络、记忆网络在上图中,微软公司开始介绍深度语义相似模型(DSSM)的明确例子。

自学

微软公司研究院在IJCAI2016第一天的Tutorial上描绘了自己将深度自学、深度神经网络应用于语义解读的经验和收款。作为小娜和小冰的开发者,微软公司在自然应验语义解读上的造诣无疑很高。从1月份开始深入的自学开发工具包CNTK开源的行为也指出,微软公司明显希望增进人工智能的发展。这次,我们通过Tutorial演讲PPT的概要部分,认为微软公司在他们最擅长的语义识别领域不会分享什么样的经验。

我们需要把PPT的文字翻译成幻灯片,感兴趣的读者可以点击大图进行调查,大家也需要看我们每张图后面写的评论,同样的上司可以解读微软公司的意思。微软公司首先解释了深度神经网络的详细历史。经过右图中右图技术越来越激烈,破灭的低谷、生产稳定期、收缩希望高峰等几个阶段。

进入了新的高潮。2013年,深度自学成为MIT选票年度十大技术突破之一。深度自学的学术研究也从2012年到2015年爆炸性快速增长。

在NIPS2015会议上,集中精力越来越大,典型的证据是主会场内的研究参加人数大幅增加,相关话题的指导报告减少了100%。2012年纽约时报的报道《科学家们在深度自学上看到了期待》被视为深度自学兴起的标志之一。DNN是一个基本相连的深度神经网络,非常简单地说,再次训练所有说明层的生产力模型,组合成深度信赖网络,加入输入,利用偏差传播训练DNN网络。右图是微软公司在各个领域基于深度自学的语义认识的应用。

今天微软公司谈到的这个指南的焦点,不是集中在语音识别和图像识别上,而是语音文本的处理和解读,总共分为5部分右图是市场需求分类问题的例子。例如,输出丹佛市中心的寿司店,这家店属于餐厅、酒店、俱乐部、航班领域的店和店吗这需要搜索引擎更一步细分。上图显示了单神经元模型的原理,输出x值后,函数最后不通过logistic进行分类,要求y添加标签,与预先准备好的标签进行比较。

自学

从而完成了自学的过程。右图是单个神经元模型,将数值转换为概率,将概率转换为非线性转录函数,展开logistic回归。在上图中,微软公司得出了培训模式的思路,只有一个由神经元组成的神经网络,所以方法比较简单,要培训的数据集是由二维数组组组成的数对。

训练参数的过程是大幅度更换w,损失函数大于。明确的方法是用于随机梯度的上升,将所有训练样改版到函数发散。实际问题几乎不可能通过单个神经元网络解决问题。

右图是多层神经网络的流程图,实质上与现在的大部分神经网络结构相似。如果我们忽略了下部的结构,只看输出层、上层说明了层和输入层,就找不到这是单神经元神经网络的结构。包括以下其他说明层后,多层神经元的结构,在原始数据(语言向量)输出隐蔽层中,通过参数w的感应分解新的向量,该过程称为特性分解。

标准机械学习的过程与深度自学仅次于的不同,在于特征训练的方式,传统特征训练必须由开发人员手动提取特征,使官员疲劳。深度自学可以自动从训练数据中学习特征。灵活性变多了,但成本是函数优化和参数自由选择等工作量不会更轻。

为什么要用于多说明层?毫无疑问,减少隐蔽层会使算法效果更好。对特点的自学和切换也更加灵活。类似于深度自学用作图像识别时的像素→边缘→纹理→主题→局部→整个物体的过程。

深度自学作为文本分析使用时,也遵循字母→单词→单词→子句→句子→故事整体的过程。训练层数越多,这些特征的叙述越准确。最后提取的效果也不会减少。

深度

DNN有很多不同的表现形式,各有各的场景和优势。在这里,微软公司将其分为三类和六类:分类任务-x将y分类显示主要应用于多层感知器、卷积神经网络。等级任务-通过计算x和y的权重和等级。

语义

主要应用于沙姆神经网络、深度语义相似模型文本分解任务:x的值分解y主要应用于序列序列网络、记忆网络在上图中,微软公司开始介绍深度语义相似模型(DSSM)的明确例子。该模型的处理方式是用于x和y构成的文本流量来计算语义的接近度。方式是用于深度神经网络在潜在的语义空间中创造x和y的两个特征向量。

然后计算特征向量之间的馀弦接近度。上两张图是明确的原理图。显示了计算相似语义空间的方法,最后的图表显示了基于该方法的整个卷积DSSM网络的图表和原理说明。

总结:深度自学被指出不适合语义解读。主要是因为语言的接近度与其意思的接近度没什么关系。在一定程度上解决了词表的问题。

目前,深度自学在语义解读方面的障碍几乎不存在,微软公司这次获得的想法也是很好的参考。相信应用于深入自学的语义解读程序的表现没有大幅度提高。

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