本文摘要：微软公司研究院在IJCAI2016第一天的Tutorial上描写了自己将深度自学、深度神经网络应用于语义解读上的一些经验和进账。作为小娜和小冰的开发者，微软公司在大自然应验语义解读上的造诣毫无疑问是很高的。 而早在一月就将其深度自学研发工具包CNTK开源的行径也指出微软公司显然期望增进人工智能的发展。这次竟然我们通过Tutorial上演说PPT的概览部分，想到微软公司在他们最擅长于的语义辨识领域不会共享给我们一些什么样的经验。

微软公司研究院在IJCAI2016第一天的Tutorial上描写了自己将深度自学、深度神经网络应用于语义解读上的一些经验和进账。作为小娜和小冰的开发者，微软公司在大自然应验语义解读上的造诣毫无疑问是很高的。

而早在一月就将其深度自学研发工具包CNTK开源的行径也指出微软公司显然期望增进人工智能的发展。这次竟然我们通过Tutorial上演说PPT的概览部分，想到微软公司在他们最擅长于的语义辨识领域不会共享给我们一些什么样的经验。

我们将PPT的文字翻译成必要放到了幻灯片内，有兴趣的读者可以点开大图查阅，不过大家也可以必要观赏我们在每张图后写的注释，一样能老大你解读微软公司的意思。微软公司首先讲解了深度神经网络的详细历史。

经过了右图中右图技术愈演愈烈点，破灭的低谷，生产稳定期，收缩希望巅峰等几个阶段。再一步入了新的高潮。在2013年，深度自学沦为了MIT票选的年度十大科技突破之一。

而对深度自学的学术研究也从2012年开始到2015年经常出现爆发式的快速增长。在NIPS 2015会议中集中于愈演愈烈，典型的证据就是主会场内的涉及研究参予人数有了极大快速增长，涉及话题的指导报告堪称减少了100%还多。2012年纽约时报的报导“科学家们在深度自学上看见了期望”被视作深度自学兴起的标志之一。DNN是一种几乎相连的深度神经网络，非常简单来说，再行训练每个都所含一个说明了层的生产力模型，然后把它们组合成一个深度信任网络，然后加到输入并利用偏移传播来训练DNN网络。

右图是微软公司在各种领域对基于深度自学的语义辨识的应用于。今天微软公司要谈的这个指南的焦点，并非集中于在语音辨识或者图像识别上，而是语音文本的处置和解读，一共分成5部分右图是一个市场需求分类问题的举例，比如输出一个问题：丹佛市中心的寿司店，但这个店归属于餐馆，酒店，夜店，航班那个领域的店或者馆呢？这个是必须搜索引擎更为细化分类的。上图得出了一个单神经元模型的原理，当输出一个X值后，函数最后不会将其通过logistic重返展开分类，要求否要给Y再加标签，并与事前准备好的标签比对。以此来已完成自学的过程。

右图是单个的神经元模型，把一个数值转化成为概率，然后把概率转化成为一个非线性转录函数，再行展开logistic重返。在上图中，微软公司得出了训练模型的思路，由于是只有一个神经元构成的神经网络，因此方法比较简单，要训练的数据集是一组由二维数组构成的数对。

训练参数的过程，就是大大的替换w，使得损失函数大于。明确方式是用于随机梯度上升，将所有训练样本改版直到函数发散。

实际问题基本不有可能用单个神经元的网络就能解决问题。右图是一个多层神经网络的流程图，实质上也和目前绝大多数的神经网络结构类似于。如果我们忽视下部的结构，只看输出层、最上面的一层说明了层和输入层，我们就不会找到这正是一个单神经元神经网络的架构转身。

而包括了下面的其他说明了层之后，就是一个多层神经元的结构了，将原始数据（词语向量）输出隐蔽层中，经过参数w的感应分解新的向量，这个过程就称为特性分解。可以看见，标准机器学习的过程同深度自学仅次于的区别，正在于特征训练的方式，传统的特征训练必须开发者手动萃取特征，变得较为累官。而深度自学可以自动从训练数据中自学到特征。

变得灵活性很多，不过代价就是函数优化和参数自由选择等的工作量不会更加轻。为什么要用于多个说明了层呢？毫无疑问的，必要减少隐蔽层会让算法的效果更佳。对特征的自学和切换也更加灵活性。

类似于深度自学用作图像识别时的像素→边缘→纹理→主题→局部→物体整体的过程。深度自学用作文本分析的时候也遵循了一个从字母→单词→词组→子句→句子→整个故事的过程。训练层数就越多，对这些特征的叙述就就越准确。

最后萃取出来的效果也不会越少。DNN有许多中有所不同的表现形式，它们分别有各自的应用于场景和优势。在此微软公司将其分成了三大类和六小类：分类任务——通过X将Y分类标示主要应用于：多层感知机，卷积神经网络。

分级任务——通过计算出来X和Y的权重和展开分级。主要应用于：暹罗神经网络、深度语义相近模型文本分解任务：由X的值分解Y主要应用于：序列对序列网络、记忆网络在上图中，微软公司开始介绍一个明确的例子：深度语义相近模型（DSSM）。这种模型的处理方式是用于X和Y构成的文本流来计算出来语义相近度。

方式是用于深度神经网络再行在潜在语义空间创建一个x和y的两个特征向量。然后计算出来特征向量之间的余弦相近程度。

上两图是一个明确的原理图。展现出了计算出来相近语义空间的方法，而最后一张图得出了一个基于此方法的整个卷积DSSM网络的示意图和原理解释。

总结：深度自学曾被指出不合适用来做到语义解读。主要是因为词语之间的相近程度与其含义的相近程度并无过于大关系。

词表的经常出现一定程度上解决问题了这个问题。而现在，深度自学在语义解读上的障碍早已基本不不存在了，微软公司此次获取的思路也是一个很好的参照。坚信应用于上了深度自学的语义解读程序的展现出将不会有很大的提高。

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