This paper has demonstrated that a

This paper has demonstrated that a Deep Learning
system based on Stacked Denoising Auto-Encoders
with sparse rectier units can perform an unsupervised
feature extraction which is highly benecial for the domain
adaptation of sentiment classiers.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

กระดาษนี้ได้แสดงให้เห็นว่าการเรียนรู้ที่ลึกระบบที่ใช้บนซ้อน Denoising อัตโนมัติเอ็นโค้ดเดอร์ห่าง recti เอ้อ หน่วยสามารถดำเนินการขั่วแยกคุณลักษณะที่สูง bene ของสำหรับโดเมนการปรับตัวของความเชื่อมั่น classi ers

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บทความนี้ได้แสดงให้เห็นว่าการเรียนรู้ลึก
ระบบขึ้นอยู่กับการซ้อน denoising อัตโนมัติเข้ารหัส
กับหน่วย ER เบาบาง Recti สามารถทำการหากิน
สกัดคุณลักษณะซึ่งเป็น cial Bene สูงสำหรับโดเมน
การปรับตัวของความเชื่อมั่น ERS จัดประเภท

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

บทความนี้แสดงให้เห็นถึงความรู้ลึกระบบตามซ้อน denoising encoders รถยนต์กับหน่วย rectier เบาบางสามารถดำเนินการคนเดียวคุณลักษณะการสกัด ซึ่งจะขอ benecial สำหรับโดเมนการปรับตัวของความเชื่อมั่น classiers .