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对抗生成网络_朱有鹏_情感分类_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-29 / 浏览次数:1

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特征将其分为三类。 对于语音、 文本或图片的单模态数据, 本文也回顾了基于深度学习方法的一些多任务学习 研究。 最后, 第 12 章对本书内容进行了总结, 并对深度学习将面临的挑战和它 的发展方向进行了讨论。 本书内容精短, 包括了几位作者提供的专题报告, 一次是 2011 年 10 月 APSIPA 会议上的报告, 另一次是 2012 年 3 月 ICASSP 会议上的报告。 另外, 本书也根据领域内的进展, 提供了大量更新到 2014 年 1 月的内容 (包括在 2013 年 12 月举办的 NIPS-2013 和 IEEE- ASRU-2013 两次会议中的一些资料) , 这些内容主要集中于近几年快速发展的深度学习研究和技术的应用层面。 深度学习的历史 以前, 绝大多数机器学习和信号处理技术都利用浅层结构, 这些结构一般 包含最多一到两层的非线性特征变换, 这种状况直到近几年才得以改变。 浅层 结构包 括 高 斯 混 合 模 型 ( GMM )、 线 性 或 非 线 性 动 力 系 统、 条 件 随 机 场 (CRF)A最大熵模型(MaXEnt)、支持向量机(SVM)、逻
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