自然语言处理导论 课件 第3章 神经网络和神经语言模型_第1页
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文档简介

《自然语言处理导论》第3章神经网络和神经语言模型神经元模型M-P神经元模型（McCullochandPitts,

1943）

神经元（neuron）模型神经元模型神经网络模型

感知机与多层网络算法：随机梯度下降法（stochastic

gradient

descent）

感知机（线性可分的二分类问题）感知机与多层网络

算法：误差逆传播算法（error

Back

Propagation）多层前馈神经网络（multi-layer

feedforward

neural

networks）深度学习模型复杂度增加隐层神经元的数目(模型宽度)增加隐层数目（模型深度）从增加模型复杂度的角度看，增加隐层的数目比增加隐层神经元的数目更有效。这是因为增加隐层数不仅增加额拥有激活函数的神经元数目，还增加了激活函数嵌套的层数

典型的深度学习模型就是很深层的神经网络复杂模型难点多隐层网络难以直接用经典算法（例如标准BP算法）进行训练，因为误差在多

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