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词嵌入和矩阵分解的统一

2018年对于自然语言处理(Natural Language Processing, NPL)是极有意义的一年,这一年出现了许多新的研究方向和尖端成果。在学术界和工业界,由于带有上下文的嵌入模型对内存和硬件的要求极高,预先训练词嵌入的使用仍然十分普遍。 SGNS and Matrix FactorizationYou shall know a word by the company it keeps. (Firth, 1957)正如Firth所言,词义的确定需要结合它与其它词语之间的搭配关系,他所说的“company”指的就是与某一词语同现的搭配词语。构建预先训练词嵌入的优势在于,其向量表示能够反映通用语言信息,这些信息对后续任务的开展有很大的帮助。对于NLP而言,通过创建单词的词嵌入向量,能够预测可能会出现在该单词周围的单词。 S

【图像识别】告诉你机器如何看见这个世界

原标题:揭秘图像识别,告诉你机器如何“看见”这个世界看懂一个东西对人类来说很容易,但是对机器来说却是很难的,这个时候图像识别技术就应运而生。今天我们就为大家揭秘图像识别技术原理,告诉你机器如何利用卷积神经网络进行图像识别,从而“看见”这个世界。 什么是图像识别技术 对人类来说,描述我们眼睛所看到的事物,即视觉世界,看起来太微不足道了,以至于我们根本没有意识到那正是我们时时刻刻在做的事情。在看到某件事物时,不管是汽车、大树,还是一个人,我们通常都不需要过多的思考就能立刻叫出名字。然而对于一台计算机来说,区分识别“人类对象”(比如:在小狗、椅子或是闹钟这些“非人类对象”中识别出“奶奶”这一“人类对象”)却是相当困难的。 能解决这一问题可以带来非常高的收益。图像识别技术,更宽泛地说是“计算机视觉”技术,是许多新兴技术的基础。从无人驾驶汽车到面部识别软件,从那些看似简单但十分重要的发展成果——从能够监测流水线缺陷和违规的“智能工厂”,到保险公司用来分类和处理索赔照片的自动化软件。这些新兴科技是都离不开图像识别技术的。 在接下来的内容里,我们将要探究图像识别技术所面临的问题和挑战,探寻图像识别技...

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