deep learning笔记

一般deep learning需要两步， unsupervised pre-train 和 superviesed NN training. Pre-training 用unsupervised方法train神经网络，得到word representation. 在第二步 supervised NN training 中， word representation 也会update去适应新的问题，比如NER， POS。 这一点和别的方法不同，比如用svm， 只用第一步固定的word representation来做 supervised learning.

Deep learning另一个好处是statistical, Potential to learn from less labeled examples because of sharing of statistical strength.

deep learning笔记

时间： 2024-08-24 15:38:27

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Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列 [email protected] http://blog.csdn.net/zouxy09 作者:Zouxy version 1.0 2013-04-08 声明: 1)该Deep Learning的学习系列是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的.具体引用的资料请看参考文献.具体的版本声明也参考原文献. 2)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系博主

Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（三）

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Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（六）

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Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（七）

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Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（八）

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Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（四）

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