基于深度学习的自然语言处理——从线性模型到多层感知机

最新推荐文章于 2025-07-07 03:13:16 发布
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分类专栏： 自然语言处理
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wk19951125/article/details/88649151
本文探讨了线性模型在处理非线性问题时的局限性，并介绍了非线性转换、核方法以及可训练的映射函数。核方法通过映射数据到高维空间实现非线性分类，而可训练的非线性映射则让算法自身寻找合适的数据表示。

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基于深度学习的自然语言处理——从线性模型到多层感知机

从线性模型到多层感知机

在这里我们介绍从线性模型到多层感知机的转变过程。

线性模型的局限性

很显然，线性模型对于处理非线性问题是完全无力的。

非线性转换

非线性转化其实说的就是再将数据输入到线性算法之前进行变换，通过公式表现为：
y ^ = f ( x ) ϕ ( x ) W + b \hat y = f\left( x \right){\phi \left( x \right)}W + b y^​=f

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基于深度学习的自然语言处理——学习基础与线性模型
wk19951125的博客
03-16 635
基于深度学习的自然语言处理——学习基础与线性模型学习基础与线性模型学习基础与线性模型有监督学习与参数化函数 学习基础与线性模型 学习基础与线性模型 有监督学习与参数化函数 有监督机器学习的精华：创造一种通过观察样本进而产生泛化的机制。 假设类 指的是包含函数的特定的函数簇。例如：具有dind_{in}din​个变量的决策树空间。 也确定了学习器可以表示什么，不可以表示什么。 常见假设类（一个高...
【机器学习】深度学习的现实应用——从图像识别到自然语言处理
loveting99的博客
09-05 2847
深度学习（Deep Learning）是一种通过层层抽象的结构化模型，模拟人脑神经元的工作机制，来处理复杂数据并完成高层次任务的人工智能技术。与传统的浅层机器学习方法相比，深度学习在模型架构上采用了多层神经网络，每一层可以捕捉不同层次的特征，进而实现更高效的特征表达与信息处理。这种多层次的结构赋予了深度学习强大的表示能力，使其在面对图像、语音、文本等复杂数据时表现出色。在深度学习中，网络的“深度”通常指的是神经网络中隐藏层的数量。
《自然语言处理：基于预训练模型的方法》第四章 自然语言处理中的神经网络基础--多层感知器
勇气与行动
10-31 911
之前介绍的模型本质上都是线性模型，然而现实世界中很多真实的问题不都是线性可分的，即无法使用一条直线、平面或者超平面分割不同的类别，其中典型的例子是异或问题（Exclusive OR,XOR）,即假设输入为和,如果它们相同，即当、或、时，输出;如果它们不相同，即当、或、时，输出。此时，无法使用线性分类器恰当地将输入划分到正确的类别。 多层感知器（Multi-layer Perceptron,MLP）是解决线性不可分问题的一种解决方案。 多层感知器指的是堆叠多层线性分类器，并在中间层（也叫隐含层，.
基于深度学习的自然语言处理--笔记（第三章）
qq_42623328的博客
08-26 150
@[TOC]第三章 从线性模型到多层感知器 3.1线性模型局限性 线性（对数-线性）模型的假设严格受限。必如异或问题就不能解决。 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20200826114644445.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQyNjIzMzI4,size_16,c..
1.线性回归、softmax与分类模型与多重感知机
zbw_村正的博客
03-08 352
线性回归 优化函数 - 随机梯度下降 (w,b)←(w,b)−η∣B∣∑i∈B∂(w,b)l(i)(w,b)(\mathbf{w},b) \leftarrow (\mathbf{w},b) - \frac{\eta}{|\mathcal{B}|} \sum_{i \in \mathcal{B}} \partial_{(\mathbf{w},b)} l^{(i)}(\mathbf{w},b)(w,b...
自然语言处理-4-对数线性模型
weixin_42515907的博客
11-13 199
文章目录1、Logistic回归模型2、最大熵模型3、条件随机场 1、Logistic回归模型 2、最大熵模型 3、条件随机场
深度学习直通车——第2章：神经网络的基石——从感知机到多层感知机 (The Bedrock of Neural Networks)
最新发布
Rhett_Butler0922的博客
07-07 678
一个包含至少一个隐藏层的MLP，只要拥有足够数量的神经元，理论上可以拟合任意复杂的连续函数。想象一下大脑中的一个神经元，它接收来自其他多个神经元的信号，经过处理后，决定自己是否要“兴奋”（激活）并传递信号。本章我们将从最简单的神经元模型——感知机出发，一步步揭开神经网络的面纱，理解它是如何从“浅层”走向“深度”的。这意味着，无论你的网络有多少层，它本质上都只是一个简单的线性模型（等价于一个单层的感知机）。这个问题和上一个关于激活函数的问题本质是相通的，都是考察对梯度下降法在非光滑函数上应用的理解。
动手学深度学习（一）——线性回归&softmax回归&多层感知机
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02-14 255
主要参考伯禹教育：https://www.kesci.com/org/boyuai/project/5e4117b1b8c462002d687509 一、线性回归 1.1 模型 例如，假设价格只取决于房屋状况的两个因素，即面积（平方米）和房龄（年）。接下来我们希望探索价格与这两个因素的具体关系。线性回归假设输出与各个输入之间是线性关系。 1.2 数据集 我们通常收集一系列的真实数据，例如多栋房屋的...
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Python语言，word2vec模型，词袋模型和TFIDF模型，使用MLP(多层感知机)进行情感分析，使用fasttext进行文档分类
自然语言处理的算法与模型：从线性模型到循环神经网络
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1.背景介绍 自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)是人工智能(Artificial Intelligence, AI)的一个重要分支，其主要目标是让计算机理解、生成和翻译人类语言。自然语言处理涉及到语音识别、语义分析、语料库构建、文本摘要、机器翻译等多个领域。在过去的几年里，随着深度学习技术的发展，自然语言处理领域的研究取得了显著的进展。本文将从线性模...
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从三开始的深度学习——多层感知机
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