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10 个值得一试的开源深度学习框架

本周早些时候 Google 开源了 TensorFlow(GitHub),此举在深度学习领域影响巨大,因为 Google 在人工智能领域的研发成绩斐然,有着雄厚的人才储备,而且 Google 自己的 Gmail 和搜索引擎都在使用自行研发的深度学习工具。 无疑,来自 Google 军火库的 TensorFlow 必然是开源深度学习软件中的明星产品,登陆 GitHub 当天就成为最受关注的项目,当周获得评星数就轻松超过 1 万个。 对于希望在应用中整合深度学习功能的开发者来说,GitHub 上其实还有很多不错的开源项目值得关注,首先我们推荐目前规模人气最高的 TOP3: 一、Caffe。源 自加州伯克利分校的 Caffe 被广泛应用,包括 Pinterest 这样的 web 大户。与 TensorFlow 一样,Caffe 也是由 C++ 开发,Caffe 也是 Google 今年早些时候发布的 DeepDream 项目(可以识别喵星人的人工智能神经网络)的基础。 二、Theano。2008 年诞生于蒙特利尔理工学院,Theano 派生出了大量深度学习 Python 软件包,最著名的包括...

深度学习实战篇-基于RNN的中文分词探索

近年来,深度学习在人工智能的多个领域取得了显著成绩。微软使用的152层深度神经网络在ImageNet的比赛上斩获多项第一,同时在图像识别中超过了人类的识别水平。百度在中文语音识别上取得了97%的准确率,已经超过了人类的识别能力。 随着深度学习在越来越多的领域中取得了突破性进展,自然语言处理这一人工智能的重要领域吸引了大批的研究者的注意力。最近谷歌发布了基于深度学习的机器翻译(GNMT),和基于短语的机器翻译相比,错误率降低了55%-85%以上,从而又引发了深度学习在自然语言处理上的热潮。 自然语言处理是人工智能和语言学的交叉学科,在搜索引擎,问答系统,机器翻译等人工智能领域发挥着重要作用。分词,词性标注,命名实体识别作为自然语言处理的基础领域,同样吸引着大批研究者的注意力,本篇就结合我们近期的一些探索从中文分词角度探索深度学习在自然语言处理中的应用。 中文分词是将自然语言文本划分成词语序列,目前主流方法为序列标注,即用BMES这个四个标签去标注句子中的每一个字(B是词首,M是词中,E是词尾,S是单字词)。 对于 { 京东 搜索 与 大数据 平台 数据挖掘 算法部 } 其标注为{ BE ...

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