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慕课网_寒小阳_kl散度_分类实践-训练情感的分类器_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-09-20 / 浏览次数:1

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速回顾一下一些其他序列模型,在我们继续使用复发神经之前网络模型序列。这是一个很好的序列模型没有任何记忆是自动的回归模型。这样做是先前的一些术语在序列中尝试预测下一个期限基本上是加权平均数之前的条款。之前的术语可能是个人的值或它们可能是整个向量。并且线性自回归模型会只需加权平均值即可预测下一学期。我们可以做得更多加入隐藏单位复杂化。所以在前馈神经网络中,我们可能会这样做拿一些以前的输入术语,把它们通过一些隐藏的单位,并预测下学期。内存列表模型只是一个子类可用于序列的模型我们可以考虑产生的方式序列,和一种非常自然的方式生成序列就是拥有一个模型有一些隐藏的状态,有它的自己的内部动力。因此,隐藏状态根据而发展它的内部动态,以及隐藏的国家也产生观察,我们看看那些观察结果。这是一个更有趣的模型。它可以在隐藏的信息中存储信息状态很长一段时间。与无记忆模型不同,没有简单的乐队,我们要看多远回来之前,我们可以确定它不是影响事物。如果隐藏状态的动态是嘈杂和它产生输出的方式从它的隐藏状态是嘈杂的,然后由观察生成模型的输出像这样,你永远不可能知道它隐藏的状态是什么。你能做的最好就是推断空间上的概率分布所有可能的隐藏状态向量。你可以知道它可能在某些方面部分空间而不是另一部分空间,但你不能把它钉死究竟。所以使用像这样的生成模型,如果你要观察它产生的东西,并且你现在试着推断一下隐藏的状态一般来说这很难,但是有两
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