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文档简介

1、（深度学习方向）深度学习和过往的神经网络训练方法有什么区别？给出几 个具体的 loss function ?神经网络和深度学习的概念区别：神经网络是我们经常看到的那种层级网络结构尼是指一种具体的模型。而深度 学习是基于当神经网络层数增多，神经网络学习日益困难的问题而提出的一种学 习的方式。更加具体的解答请参见博客,这里面写的非常清楚。以下是我基于上述博客做的一个简短的解答：1.深度学习的目的？大多数情况下，我们面临的主要是一个分类问题或者是回归问题。但是基于已 有的数据,我们很难提取一些有效的特征构建模型（传统机器学习基于经验）, 而深度学习则是设计了这样一套方案，能够让模型自己学习特征。因此

2、，深度模型是手段,特征学习是目的。摘自上述博客。As a result, Deep Learning is an unsupervised learning algorithm.2传统神经网络的训练方式?传统的神经网络训练方式正如大家所了解的那样,分为前向传播和反向传播。前向传播构建了神经网络层输出与层输入之间的复杂关系,而反向传播则是利用1读万卷书行万里路梯度下降方法，往回更新参数，使得目标函数（也即loss function ）下降，最 终趋于收敛，则训练完毕。3. 传统的神经网络训练方式有什么不好？梯度消失问题也就是说若某一层的梯度非常小贝|该层前面的梯度会更最终趋于0 ）,也就是说很前

3、面的层数的参数会趋于不更新。博客中还讲了其他的一些缺点,该兴趣的可以自行查看。4. 深度学习训练方法？深度学习方法采用逐层训练的方法,参照博客中AutoEncoder可以很好的理 解 layer-wise。其实感觉反向传播同神经网路是一样的，只是在前向传播时,是逐层训练,逐层 调优。5. 些 loss function ?-二（NLP方向）现在深度学习在nip领域有哪些应用？请具体说明三.什么是中文分词?列举出几种你所知的分词方法三大主流分词方法：基于词典的方法、基于规则的方法和基于统计的方法。词典或规则：基于已有词典，根据匹配类型不同而划分，有最大匹配法等。统计：一靄1读万卷书行万里路L组成词语的字可能多次同时出现的可能性最大而形成的N-gram模型2.将词语构成看成是标注问题而出现的隐马尔科夫链、条件随机场等模型。N-gram 和 HMM、CRF 的区别？

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