走心整理——十个常用深度学习算法
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8、Skip-gram 词嵌入模型的目的是针对每个词学习一个高维密集表征，其中嵌入向量之间的相似性显示了相应词语之间语义或句法的相似性。Skip-gram 是一种学习词嵌入算法的模型。 skip-gram 模型（包括很多其它词嵌入模型）背后的主要思想是：如果两个词汇项有相似的上下文，则它们是相似的。
换句话说，假设有一个句子，比如“cats are mammals”，如果用“dogs”替换“cats”，该句子仍然是有意义的。因此在这个例子中，“dogs”和“cats”有相似的上下文（即“are mammals”）。 基于以上假设，我们可以考虑一个上下文窗口（包含 K 个连续项）。然后跳过其中一个词，试着学习一个可以得到除了跳过的这个词以外所有词项，并且可以预测跳过的词的神经网络。因此，如果两个词在一个大语料库中多次具有相似的上下文，那么这些词的嵌入向量将会是相似的。 9、连续词袋模型 在自然语言处理中，我们希望将文档中的每一个单词表示为一个数值向量，使得出现在相似上下文中的单词具有相似或相近的向量表示。在连续词袋模型中，我们的目标是利用一个特定单词的上下文，预测该词。
首先在一个大的语料库中抽取大量的句子，每看到一个单词，同时抽取它的上下文。然后我们将上下文单词输入到一个神经网络，并预测在这个上下文中心的单词。 当我们有成千上万个这样的上下文词汇和中心词时，我们就得到了一个神经网络数据集的实例。然后训练这个神经网络，在经过编码的隐藏层的最终输出中，我们得到了特定单词的嵌入式表达。当我们对大量的句子进行训练时也能发现，类似上下文中的单词都可以得到相似的向量。 10、迁移学习 我们来考虑一下卷积神经网络是如何处理图像的。假设有一张图像，对其应用卷积，并得到像素的组合作为输出。假设这些输出是边缘，再次应用卷积，那么现在的输出将是边缘或线的组合。然后再次应用卷积，此时的输出将是线的组合，以此类推。可以把它想象成是在每一层寻找一个特定的模式。神经网络的最后一层通常会变得非常特别。 如果基于 ImageNet 进行训练，那么神经网络的最后一层或许就是在寻找儿童、狗或者飞机之类的完整图像。再往后倒退几层，可能会看到神经网络在寻找眼睛、耳朵、嘴巴或者轮子等组成部分。
深度卷积神经网络中的每一层逐步建立起越来越高层次的特征表征，最后几层通常是专门针对输入数据。另一方面，前面的层则更为通用，主要用来在一大类图片中有找到许多简单的模式。 迁移学习就是在一个数据集上训练卷积神经网络时，去掉最后一层，在不同的数据集上重新训练模型的最后一层。直观来讲，就是重新训练模型以识别不同的高级特征。因此，训练时间会减少很多，所以在没有足够的数据或者需要太多的资源时，迁移学习是一个很有用的工具。 总结： 深度学习是非常注重技术实践，所谓的百看不如一练。当然我这里讲的还是非常肤浅，如果能够引起小伙伴们对深度学习的兴趣，我就觉得很开心了。
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