【干货】刘知远：面向大规模知识图谱的表示学习技术-低调大师

【干货】刘知远：面向大规模知识图谱的表示学习技术

2017-04-02 645

演讲全文：

我们为什么要关注表示学习这个问题呢？我们可以看关于机器学习的一个重要公式，这个公式有三个部分组成，第一部分是关于数据或者问题的表示，在表示的基础上我们要去设计或者构建一个目标，也就是说我们要实现一个什么样的目标。

在设定了目标之后，开始看怎么实现这个目标，这就是优化的过程。对于机器学习来讲，表示是这三个环节中最基础的部分，也是我们为什么会关注它的重要原因。

对于自然语言处理和多媒体处理而言，所处理的数据是典型的无结构数据。为了让计算机更好地对这些数据进行智能处理，如何很好地表示它们是一个至关重要的问题。

什么是表示学习呢？

在自然语言处理中，常用的表示方式是1-hot Representation，每一个词都可以表示成一个非常长的向量，这个向量的长度就是词汇的数量，例如汉语常用词有6000个，我们就把每个词表示成6000维的向量

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【干货】张长水：图像识别与机器学习

导读 6月6日清华人工智能论坛上，张钹院士针对当下浮躁的“人工智能热”，告诫我们要冷静地面对人工智能。王生进教授、张长水教授、郑方教授、微软芮勇、搜狗王小川分别发言。学界泰斗与产业嘉宾精彩的演讲，碰撞出一大批关于人工智能过去、现在、未来的真知灼见。演讲全文：图像识别是人工智能领域非常核心的一个课题。同时从研究的角度来看，机器学习也是人工智能下的一个研究方向。因此，这个题目会更容易引起大家的共鸣。一、什么是图像识别？图像识别是什么？以这张图像为例，第一个问题是：在这个图像里面有没有街灯。在学术研究中，我们把这个问题叫作图像检测。第二个问题就是把街灯的位置给找出来，这叫做定位。第三个问题是物体的分类和识别，指出这是山，这是树，这个是招牌，建筑。我们可能还会对整张图片做一个场景的分类，是在什么环境下拍照的。它可能是一个室外的图像，关

2017-04-03

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本周荷兰研究团队表示，结合高分辨率核磁共振成像、计算建模，他们已经可以图像勾勒出大脑的想象了，就像变成一个内部颅相机，可随时扫描大脑活动。多年来视觉和认知信息如何在大脑中显示一直是个未解之谜，而这次终于把概念上的进步提升到技术上来了。 MRI图像主要是用于大规模分析大脑在特定任务时的“吃氧”工作，这个研究主要研究大脑小规模的活动，它们的MRI数据以2 x2x2毫米单位为像素点。电脑产生的活动就是以这些像素点为基础形成3D图像的。为了通俗化，该团队为不同大脑的想象活动创建了一个相关的“图书馆”，不同的想象活动就会有不同的字母呈现。到时候看字母就可以知道你在想什么啦, 如果把字母连贯起来，就会侦查你一系列的活动，非常可怕~ 我们自己的头大脑依据感官信息和经验构造图像会有特定的算法，该研究团队就是采用类似的算法，本质上就是把大脑图像像素点翻

2017-04-03

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Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。