1樓：
可以。因為語義就是直譯器，直譯器就是語義。
從Operational Semantics角度來理解的話，直譯器本身就是一種描述了程式如何執行（和操作）的Big-Step Operational Semantics；如果從更加「操作」的角度來理解的話，Abstract Machine Semantics（比如CEK Machine）作為一種Structural Operational Semantics的Linearization把程式語言的語義model成機器狀態的轉移，本身既是語義也是可執行的直譯器。
如果把語義理解為語言設計者定義的一系列relation，那麼執行語義（直譯器）不過就是一種pattern matching，它所做的事情就是match到當前的狀態然後根據relation來轉移到下乙個狀態，如果你把這個事情用程式寫出來就叫做直譯器。
一旦我們可以把語義用形式化的語言描述出來，比如說語義S描述語言L，那麼也可以有乙個（元）直譯器來解釋語義S，解釋的結果是乙個L的直譯器。
可以用來形式化描述語義的語言有很多，比如PLT Redex是一種用來描述Reduction Semantics以及Evaluation Context的DSL，當然也可以直接解釋執行。從官網上搬乙個簡單的例子：
(define
red(
reduction-relationλv(
-->(in-holeE(
+number_1
number_2))(
in-holeE,
(+(term
number_1)(
term
number_2
)))"+")(
-->(in-holeE(
if00
e_1e_2))(
in-hole
Ee_1
)"if0t")(
-->(in-holeE(
if0number_1
e_1e_2))(
in-hole
Ee_2
)"if0f"
(side-condition
(not(=
0(term
number_1
)))))
(-->
(in-holeE((
λ(x..._1)e
)v..._1))(
in-holeE(
subst-n(x
v)...e
))"βv")))
2樓：frog酋長
最大的問題是，很多所謂的「語義」 沒法用無歧義的形式化方法描述，因為表達意思的主體自己可能都不完全理解他想表達的「語義」
可以通過直接減少hidden layer hidden unit而不是加正則化來解決神經網路過擬合嗎？
理查德帕克 可以是可以，但是是以犧牲模型的能力為代價，這個應該還是bias variance trade off的問題，如果資料簡單 維度低或者分布比較簡單 資料量小的情況下理應使用較少的隱藏層和較少的啟用單元，當然你也可以選擇深度網路，但是這樣你花在正則化上的代價就會更大，如果是複雜的資料，首先應...
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