和目前普遍的稀疏性诱导、结构化限制相似，神经网络的低秩结构也具有压缩的性质，并在对抗攻击中具备稳健性。在本文中，来自牛津大学计算科学部和阿兰图灵机构的研究者开发了一种新方法，通过在训练过程中引入修正，增强神经网络表征的低秩属性。有趣的是，从奠基性论文 Kr
课程名称：用于自然语言处理的深度学习：2016-2017. 近期基于神经网络的统计学技术在自然语言处理方面技术取得了很多重大成功，也引发了人们对这一领域的商业和学术兴趣。由于这篇课程内容是关于近期研究成果的，因此，并未有相关教科书。课后阅读主要是已发表的论
安科网(Ancii)，中国第一极客网
Copyright © 2013 - 2019 Ancii.com
京ICP备18063983号-5 京公网安备11010802014868号