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东京大学_gbdt_传统图像理解技术:图像搜索系统_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

东京大学_gbdt_传统图像理解技术:图像搜索系统_中国AI数据

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好。看到1000个单词后,它只会对测试拆分中的4%字母进行错误分类。 总而言之,在本节中,我们学习了如何使用RNN进行序列标记以及序列分类设置的差异。也就是说,我们需要一个分类器,该分类器采用RNN输出并在所有时间步中共享。 通过添加从后到前访问序列并在每个时间步组合输出的第二个RNN,可以大大改善此体系结构。这是因为现在整个序列的信息可用于每个字母的分类。 在下一节中,我们将介绍以无监督的方式训练RNN以便学习语言。 预测编码 我们已经学习了如何使用RNN对电影评论的情绪进行分类,以及识别手写单词。这些应用程序已经过监督,这意味着我们需要一个标记的数据集。另一个有趣的学习设置称为预测编码。我们只是向RNN显示了很多序列,并对其进行训练以预测该序列的下一帧。 让我们以文本为例,其中预测句子中下一个单词的可能性称为语言建模。为什么预测句子中的下一个单词会很有用?一组应用正在重新识别语言。假设您要构建一个手写识别器,以将手写扫描结果转换为键入的文本。虽然您可以尝试仅从输入扫描中恢复所有单词,但是知道可能的下一个单词的分布已经缩小了候选单词的范围,从而可以在两个单词之间进行选择。
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