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Sum-Product Networks模型的研究及其在文本分类的应用
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文件大小: 709kb
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上传时间: 2021-01-27
详细说明:图模型在机器学习有着广泛的应用。相比图模型,Sum-Product Networks模型具有更强表达能力和更快的推理速度,所以其在对文本和图像数据建模有着广泛的应用。本文总结Sum-Product Networks这一新的深度概率模型的研究进展,先介绍了固定结构的Sum-Product Networks的参数学习方法,再介绍了根据不同的输入数据而进行的结构和参数学习方法。并且介绍了判别式和生成模型的Sum-Product Networks,最后介绍了Sum-Product Networks在文本分类上的应用。
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