First, a higher-level feature extra

First, a higher-level feature extraction is learnt in an unsupervised fashion from the text reviews of all the available domains using a Stacked Denoising Autoencoder (SDA) with rectier units (i.e. max(0; x)) for the code layer. RBMs with (soft) rectier units have been introduced in (Nair and Hinton, 2010).

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ครั้งแรกในระดับที่สูงกว่าการสกัดคุณลักษณะที่ได้เรียนรู้ในแบบใกล้ชิดจากการแสดงความคิดเห็นข้อความทั้งหมดของโดเมนที่ใช้ได้โดยใช้ซ้อน denoising Autoencoder (SDA) กับหน่วย ER Recti (เช่นแม็กซ์ (0; x)) ชั้นรหัส RBMs กับหน่วย (นิ่ม) Recti ER ได้รับการแนะนำใน (แนร์และฮินตัน 2010)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

แรก , การสกัดคุณลักษณะสูงเรียนในแฟชั่น unsupervised จากข้อความรีวิวทั้งหมดของโดเมนที่ใช้ autoencoder denoising ซ้อน ( SDA ) กับหน่วย rectier ( เช่น max ( 0 ; x ) ) สำหรับรหัสชั้น rbms ( อ่อน ) rectier หน่วย ( และได้รับการแนะนำในแนร์ ฮินตัน , 2010 )