贝叶斯尺度学习：一个统一尺度学习和概率图模型的框架

来看第一个挑战。自类比是很简单的深努力学习仿真，一般可能会被用在非监督的前提提取特点，当中间层的输出可能会被作为文本的坚称。值得一提，当中间层的坚称它是正确性的，它不是自变量改型的，和三幅组件不兼容，无法工作。

我们提出批评自变量改型的自类比，区别在于将输出由“确定的乘积”变换再加“极高斯栖息于”。自变量改型的自类比可以愈合再加常规自类比，因此后者是前者的一个值得注意。

如何将深组件与三幅组件相联系由？可先从极高斯栖息于当中提出批评物品j的隐乘积：

然后从极高斯栖息于当中，提取出软件i的隐乘积：

基于这两个隐乘积们就可以从另外极高斯栖息于时域出软件i对物品j的栖息于，极高斯栖息于的自变量是两个隐乘积的乘积。

上三幅蓝框坚称三幅组件。下定义了物品、软件、评价等等两者之间的必要条件自变量间的关系由。一旦有了必要条件自变量间的关系由，就能通过评价弹射软件、物品的隐乘积，可以根据“乘积”预见未知的背景。

上三幅是整个仿真的三幅解，其当中λ是操控极高斯栖息于方差的超常量。为了测试者仿真优点，我们用了三个资料集：citeulike-a、citeulike-t、Netflix。对于citeulike是用了每篇论文的标题和摘要，Netflix是用歌舞片情节概述作为细节个人信息。

科学研究者结果如下三幅所示，Recall@M指标坚称，我们的工具大幅度超越基准仿真。在评价线性越来越稠密的时候，我们仿真性能指标提极高幅度甚至可以更大。诱因在于，线性越稠密，仿真可能会越来越依赖于细节个人信息，以及从细节提取出来的坚称。

举荐管理系由统性能指标增强尽可能增强跨国的公司利润，根据麦肯锡跨国跨国的公司的调查结果，亚马逊的公司当中35%的营业额是由举荐管理系由统带来的。这意味着举荐管理系由统每增强1%个点，都可能会有6.2亿美金的营业额增强。

小结一下，到目前为止，我们提出批评了自变量改型的深仿真作为正确性深努力学习构建的深组件，非自变量改型的深仿真似乎是自变量改型深仿真的值得注意。针对深的举荐管理系由统提出批评层级正确性仿真，科学研究者声称该管理系由统可以大幅度举荐管理系由统的效率。

任意一个三幅，我们想到边，并了解端口的细节。此三幅如果是社群网易络，似乎就是坚称着软件两者之间的朋友间的关系由，端口细节就是软件贴纸在社群领域软件上的三幅片或者文本。这种三幅间的关系由，也可以坚称论文的标题、摘要、引用等等联系由。

我们的侦查是期盼仿真尽可能努力学习到端口的表达，即尽可能捕获细节个人信息，又尽可能捕获三幅的个人信息。

克服方案是基于正确性深努力学习构建，设计间的关系由改型的自变量自类比。深组件最初负责管控每个端口的细节，毕竟深努力学习尽可能在管控极克罗个人信息是有竞争者的；三幅组件管控端口端口两者之间的间的关系由，例如引用网易络以及知识三幅谱繁复的间的关系由。

在卫生领域，我们关切卫生监测。侦查场景是：家里面有小改型雷达，可能会发射瞬时，设计的仿真期盼尽可能根据从治疗身上光线的瞬时，发现治疗是否按时用药、用药的依次是否正确。难题在于：用药的步骤相当繁复，只能理清顺序。

基于正确性深努力学习自变量构建工具，用深组件管控相当极克罗的瞬时个人信息，用三幅组件对在卫生专有知识顺利完成仿真。

值得一提，即使对于不同领域的同一仿真，里面面的常量不具不同的学努力学习方式，例如可以用MAP、正确性工具直接努力学习常量栖息于。

对于深的神经网易络来说，一旦有了常量栖息于，可以做很多事情，例如可以对预见顺利完成不正确性的估计。另外，如果尽可能丢掉常量栖息于，即使资料欠缺，也能得到相当鲁棒的预见。同时，仿真也可能会越来越强大，毕竟正确性仿真formula_于无数个仿真的时域。

上面给出轻量级的正确性的努力学习工具，可以用在任何的深努力学习的仿真或者任何的深神经网易络上面。

我们的关键出发点是：把神经网易络的小脑以及常量，看再加栖息于，而不是简单的在极高几何的点或者是乘积。并不只能神经网易络在努力学习的更进一步当中顺利完成前向传播者、后向传播者。因为栖息于是用自然常量坚称，该工具命名为NPN（natural-parameter networks）。

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