【第十六章】Deep Learning 读书笔记——深度学习中结构化概率模型
16.1 非结构化建模的挑战 在深度学习中，我们训练AI模型去理解自然图片，声波代表的演讲，或包含很多单词的文档。这些通常需要深度学习模型将一个高维度的数据作为输入，并将这个输入概括到一个特定的类别。但在类似的分类问题中，模型往往可以不必考虑到输入的所有维度。比如，在图片识别的时候，模型可以忽略点图片中的背景。 但是，在概率模型中，我们需要考虑所有的输入以及输入数据的全部结构。这些问题包括： De
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