深度学习之序列处理

标签：hash_set   stack   解决方案   最大   current   tac   hid   数据   生成   

STL(Standard Template library)标准模板库：

STL的容器可以分为:

顺序容器，有vector,list,deque,string,stack,queue,priority queues

关联容器，有set,multiset,map,multimap,bitset,hash_set,hash_map,hash_multiset,hash_multimap

序列标注问题：

Recurrent Neural Network

递归神经网络

Conditional Random Field

条件随机场

Convolution Neural Network

卷积神经网络

Hidden Markov model

隐马尔可夫模型

序列标注问题：给定一个句子x1…xn,生成一个与之对应的序列y1…yn.如词性标注。 
序列标注的目标是从训练数据中学习一个从句子到标注序列的映射。

序列标注问题应该说是自然语言处理中最常见的问题，而且很可能是最而没有之一。在深度学习没有广泛渗透到各个应用领域之前，传统的最常用的解决序列标注问题的方案是最大熵、CRF等模型，尤其是CRF，基本是最主流的方法。随着深度学习的不断探索和发展，很可能RNN模型会取代CRF的传统霸主地位，会成为解决序列标注问题的标配解决方案。

深度学习之序列处理

标签：hash_set   stack   解决方案   最大   current   tac   hid   数据   生成   

原文地址：http://www.cnblogs.com/smuxiaolei/p/7520531.html