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《面向机器智能的TensorFlow实践》一1.2 深度学习

本节书摘来自华章出版社《面向机器智能的TensorFlow实践》一书中的第1章,第1.2节,作者 山姆·亚伯拉罕(Sam Abrahams)丹尼亚尔·哈夫纳(Danijar Hafner)[美] 埃里克·厄威特(Erik Erwitt)阿里尔·斯卡尔皮内里(Ariel Scarpinelli),更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 1.2 深度学习 “深度学习”已成为用于描述使用多层神经网络的过程的标准术语,多层神经网络是一类极为灵活的可利用种类繁多的数学方法以及不同数学方法组合的模型。这类模型极为强大,但直到最近几年,人们才有能力卓有成效地利用神经网络,其背后原因主要有两点,一是获取足够数量的数据成为现实;二是得益于通用GPU的快速发展,多层神经网络拥有了超越其他机器学习方法所必需的计算能力。 深度学习的强大之处在于

面向机器学习的自然语言标注3.3 语言模型

3.3 语言模型 n元语法的好处是什么呢?多年来自然语言处理已经利用n元语法开发了预测序列行为的统计语言模型(language model)。序列行为涉及在包含多个X的序列中识别下一个X。例如,语音识别、机器翻译等。在给定前一个元素的前提下语言模型预测序列中的下一个元素。 让我们更仔细地看看它是如何工作的,以及如何使用前几章讨论的工具。假设有一个单词序列,w1,w2,?wn。预测序列中的任意“下一个单词”wi可以表示为下面的概率函数: 等价于: 请注意,这里涉及两个联合概率分布的计算。我们假定用语料库中的单词序列的频率来估计它的概率。即, P(w1,?wi-1) = Count(w1,?wi-1) P(w1,?wi) = Count(w1,?wi) 以下比率称为相对频率(relative frequency): 注意: 正如我们所看到的,n

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