自然语言处理

自然语言处理中深度学习顺利获得建立深层神经网络，模拟人脑的机制进行解释并分析学习图像、语音及文本等数据，是现在机器学习研究中的一个热点领域。传统机器学习工作的有效性，很大程度上依赖于人工设计的数据表示和输入特征的有效性；机器学习方法在这个过程中的作用仅仅是优化学习权重以便最终输出最优的学习结果。与传统机器学习方法不同的是，深度学习试图自动完成数据表示和特征提取工作；并且深度学习更强调，顺利获得学习过程提取出不同水平、不同维度的有效表示，以便提高不同抽象层次上对数据的解释能力。从认知科学角度来看，这个思路与人类学习机理非常吻合。