汤晓鸥：人工智能在中国有点过热了，我想泼泼冷水-低调大师

汤晓鸥：人工智能在中国有点过热了，我想泼泼冷水

2017-07-31 726

雷锋网按：近日，商汤科技创始人汤晓鸥在基石资本2017年投资人年会上发表演讲，为过热的人工智能“泼泼冷水”的同时，也针对于投资人认为包括商汤在内的人工智能的“高估值”进行了分析。雷锋网认为，该演讲有助于人工智能的投资者和关注者更好了解人工智能产业的发展，经华夏基石e洞察（ID：chnstonewx）授权，雷锋网(公众号：雷锋网)在演讲整理（未经本人审核）基础上做了不改原意的编辑，全文如下：

大家中午好！非常荣幸能够与这么多业界精英同台演讲。

三年前，我常常跟投资人、跟一些企业家讲人工智能、讲深度学习，但那个时候大家还不理解，也都不太关心。后来，谷歌推出了阿尔法狗，人工智能就火了。除了受阿尔法狗事件的影响之外，也得益于美国五大人工智能巨头形成的联盟。中国在双创活动中也选择了两家人工智能的领军企业，一家是百度，另外一家是商汤，这是两家中国

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Convolutional Neural Networks for Sentence Classification

本篇将分享一个有监督学习句子表示的方法，文章是Convolutional Neural Networks for Sentence Classification，作者是Harvard NLP组的Yoon Kim，并且开源了代码sent-conv-torch。卷积神经网络（CNN）在计算机视觉中应用广泛，其捕捉局部feature的能力非常强，为分析和利用图像数据的研究者提供了极大额帮助。本文作者将CNN引用到了NLP的文本分类任务中。本文模型架构图：熟悉CNN结构的童鞋们看这个图就会非常眼熟，单通道图像可以表示为一个矩阵，输入到CNN中，经过多组filter层和pooling层，得到图像的局部特征，然后进行相关任务。本文用拼接词向量的方法，将一个句子表示成为一个矩阵，这里矩阵的每一行表示一个word，后面的步骤仅采用一组filter、pooling层来得到句子的特征向量，然后进行分类。这里，模型根据词向量的不同分为四种： CNN-rand，所有的词向量都随机初始化，并且作为模型参数进行训练。 CNN-static，即用word2vec预训练好的向量（Google News），在训...

2017-07-31

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2016 年 12 月 8 日，世界领先的计算机学会、全球最大的计算机领域专业性学术组织Association for Computing Machinery（ACM）正式公布了 2016 年新当选的 ACM Fellow 名单。今年共有 53 名成员入选。ACM 将于明年 6 月 24 日，在美国旧金山举行的年度颁奖宴会上正式表彰 2016 年的 Fellow。 ACM 主席 Vicki L. Hanson 表示，由于 ACM 成员近 10 万人，当选 ACM Fellow 也就意味着进入了“顶尖的1%，是真正的荣誉”。ACM Fellow 由同行评选产生，人员来自领先的大学、公司和研究实验室。Hanson 表示：“他们的灵感、见解和奉献精神为改善生活和辅助推动全球经济发展带来了无法估量的好处。” 查看 2016 及历届 ACM

2017-07-31

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