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[会议资料] 分布式深度学习的监测,分析和优化

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发表于 2016-11-23 10:28:32 | 显示全部楼层 |阅读模式
本帖最后由 白青青 于 2016-11-23 10:57 编辑

  分布式深度学习的监测,分析和优化

  “使用分布式表示,可以用线性参数来表示指数数量的区域。分布式表示的奇妙之处在于可以使用较少的实例来学习非常复杂的函数(有很多上升和下降的曲线)”

  在分布式表示中,特征的意义是单独而言的,无论其他特征如何都不会改变。它们之间或许会有些互动,但是大多特征都是独立于其他特征学习得到的。Boney指出,神经网络非常善于学习表示来捕捉语义方面的东西,它们的泛化能力来源自这些表示。

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