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matlab最近邻插值_成科扬_黑马_神经网络模型实例演示_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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议题小节创建基于文献中的话题几个突出的主题。 在第8节中,我们介绍了将深度学习应用于语言建模和自然语言处理的最新结果,其中重点介绍了将诸如word之类的符号实体嵌入到低维,连续值向量中的最新进展。 第9节专门介绍深度学习在包括web搜索在内的信息检索中的某些选定应用程序。 在第10节中,我们介绍了深度学习在计算机视觉中用于图像对象识别的特定应用。本节分为两种主要的深度学习方法:(1)无监督特征学习,和(2)端到端和联合特征学习和分类的监督学习。 在第11节中介绍了多模式处理和多任务学习的选定应用程序,根据多模式数据作为深度学习系统输入的性质,将其分为三类。对于语音,文本或图像的单模态数据,文献中回顾了许多基于深度学习方法的近期多任务学习研究。 最后,在第12节中给出结论,以总结专论并讨论未来的挑战和方向。 这本简短的专着包含了作者撰写的两篇教程的内容,其中一本于2011年10月在apsipa上,另一本于2012年3月在icassp上提供。截至2014年1月,已根据文献进行了大量更新(包括nips上提供的材料) -2013年和在2013年12月举行的ieee-asru-201
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