word2vec深入浅出，保证你一看就会（1）-低调大师

word2vec深入浅出，保证你一看就会（1）

2016-11-17 652

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word2vec 是现在在自然语言处理中非常非常实用的技术，word2vec一般的用途通常有两种，第一种是其他复杂的神经网络模型的初始化，还有一种是把词与词之间的相似度来作为某个模型的特征。

word2vec的最大优势不但是因为它效果比较好，最大的原因是因为它非常的快，几亿的文本都能很快训练完成，因此深受研究者的喜爱。

word2vec目前主流有两种实现的方式，一个是Mikolov13年的skip-gram实现，另一个是stanford大学的golve实现，两者现在都被广泛使用。

对应的论文分别为
https://papers.nips.cc/paper/5021-distributed-representations-of-words-and-ph

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如何识别图像边缘？

图像识别（image recognition）是现在的热门技术。文字识别、车牌识别、人脸识别都是它的应用。但是，这些都算初级应用，现在的技术已经发展到了这样一种地步：计算机可以识别出，这是一张狗的照片，那是一张猫的照片。这是怎么做到的？让我们从人眼说起，学者发现，人的视觉细胞对物体的边缘特别敏感。也就是说，我们先看到物体的轮廓，然后才判断这到底是什么东西。计算机科学家受到启发，第一步也是先识别图像的边缘。加州大学的学生 Adit Deshpande 写了一篇文章《A Beginner's Guide To Understanding Convolutional Neural Networks》，介绍了一种最简单的算法，非常具有启发性，体现了图像识别的基本思路。首先，我们要明白，人看到的是图像，计算机看到的是一个数字矩阵。所谓"图像识别"，就是从一大堆数字中找出规律。怎样将图像转为数字呢？一般来说，为了过滤掉干扰信息，可以把图像缩小（比如缩小到 49 x 49 像素），并且把每个像素点的色彩信息转为灰度值，这样就得到了一个 49 x 49 的矩阵。然后，从左上角开始，依次...

2016-11-18

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2016-11-18

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