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编程运动——无监督深度学习网络

深度学习 NLP 服务

几个月前，我们开始讨论有关深度学习以及它在自然语言方面的一些相关问题。但是，在过去的几个月里，由于读者的一些其他要求，我们似乎有些跑题了。从本月起，我们会再度探索有关深度学习方面的相关知识。在之前的专栏中，我们讨论了如何使用监督学习技术来训练神经网络。这些学习技术需要依赖大量的标记数据。鉴于当今最先进的神经网络的结构之复杂，层次之深，我们需要大量的数据，以便我们能够训练这些深度神经网络而不会使其过度拟合。但是，我们想要获取带标签的注释数据并不容易。举个栗子，在图像识别任务中，我们需要将特定的图像片段绑定在一起以识别人脸或动物。标记数百万张图片需要付出相当大的人力。另一方面，如果我们使用的标记数据较少，那么测试数据的性能就会过度拟合从而表现不佳。这就导致了一个在许多情况中都会遇到的问题（深度学习是一种理想的解决方案）——由于缺乏大量的标记数据而没有得到解决。那么我们是否有可能建立基于无监督学习技术的深度学习系统？

2018-05-21

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