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深度学习和贝叶斯的结合，以及如何在自然语言处理领域应用？本入门教程就介绍了NLP深度贝叶斯学习的最新研究进展，此类进展可应用于：语音识别、文本摘要、文本分类、文本分割、信息提取、图片标题生产、句子生成、对话控制、情感分类、推荐系统等问题中。从传统上说，“深度学习”被认为是一种学习的过程，其中的推理或优化环节，是通过real-valued deterministic模型实现的。从大型词表中提取出的单词、句子、实体、动作等语义结构，难以在数学或计算机程序中得到很好的表达。用于NLP的离散或连续隐变量模型中的“分布函数”可能无法被适当地分解或估计。

简单的贝叶斯学习是利用参数的先验分布，由样本信息求来的后验分布，直接求出总体分布。贝叶斯学习理论使用概率去表示所有形式的不确定性，通过概率规则来实现学习和推理过程。而深度学习强大的拟合能力可以很好的应用于贝叶斯学习，具体如何操作，请详看该资料~……

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