目 錄
第1章 隱藏變量的深度密度模型
1.1 概述
1.2 隱藏變量模型的淺層結(jié)構(gòu)
1.3 具有隱藏變量的深層結(jié)構(gòu)
1.4 期望最大化算法
1.5 結(jié)論
本章參考文獻
第2章 深度RNNs 結(jié)構(gòu)：設(shè)計與評估
2.1 概述
2.2 相關(guān)工作
2.3 數(shù)據(jù)集
2.4 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.5 RNNs神經(jīng)元
2.6 結(jié)論
本章參考文獻
第3章 基于深度學習的漢字手寫體識別和中文文本手寫體識別
3.1 概述
3.2 漢字手寫體識別
3.3 中文文本手寫體識別
3.4 結(jié)論
本章參考文獻
第4章 深度學習及其在自然語言處理中的應(yīng)用
4.1 概述
4.2 學習詞匯表示

4.3 學習模型
4.4 深度學習的應(yīng)用
4.5 自然語言處理的數(shù)據(jù)集
4.6 結(jié)論
本章參考文獻
第5章 自然語言處理的深度學習
5.1 命名實體識別的深度學習
5.2 超標記的深度學習
5.3 機器翻譯的深度學習
5.4 文本摘要的深度學習
5.5 結(jié)論
本章參考文獻
第6章 基于深度學習模型的海洋數(shù)據(jù)分析
6.1 概述
6.2 背景
6.3 利用深度學習模型進行海洋數(shù)據(jù)分析
6.4 結(jié)論
本章參考文獻