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解析深度学习的未来十大趋势

本周,我在加拿大蒙特利尔参加了NIPS(Neural Information Processing Systems,神经信息处理系统)2015年论坛。这是一次令人难以置信的经历,就像从信息海洋中汲水一样。特别感谢我的雇主Dropbox派遣我参加这场会议(我们正在招人)。 这里是本周我注意到的一些趋势;注意到这些趋势更偏向于深度学习和强化学习(reinforcement learning),因为它们是我在这次论坛中参加的主要部分。 神经网络框架变得越来越复杂而精密 在感知、语言翻译等等方面的大部分最先进的神经网络框架正在发展并且不在仅仅关于简单前馈式(feed forward)框架或者卷积式框架(convolutional)。特别地,它们正在混合并匹配不同的神经网络技术如LSTMs、卷积、自定义目标函数、多皮层柱(multiple cortical columns)等等。 所有最酷的系统都在使用 LSTMs 大部分最先进的系统都将LSTMs纳入到系统中,以使系统具有捕捉重复模式的记忆力。 “注意力模型”在升温 一些系统,但不是全部,开始放到“注意力模型”的背景中,或者说让神经网络在完成任...

Ocado客户服务中运用了TensorFlow和Google云平台

通过建立与Google及Google云平台(GCP)的合作伙伴关系,Ocado Techonology公司发布了一种新的方法,用在对Ocado的50多万用户及来自这些用户的海量电子邮件请求的处理中。该方法使用了TensorFlow及宿主于GCP上的TensorFlow Python API,重点在于解决电子邮件的自动分类问题。 Ocado认为对于电子邮件分类问题,非常适合于使用工业规模的机器学习和自动化,更具体的说就是自然语言处理(NLP)。很多的企业支持中心为让工作一致和可靠,采用了依靠工作人员手工处理电子邮件队列的工作流程。在企业的业务迅速成长时,或是整体客户支持量所需的支持人员日益增长时。这种方法并不能很好地扩展,这会导致邮件响应的延迟,客户不满意度也随之增加。 Ocado的做法是将所有的电子邮件汇集到同一处,然后通过分析邮件内容为邮件打标签,例如标记为客户投诉的则需要立刻反馈,标记为一般性反馈的则具有稍低的优先级可稍迟反馈。此外,邮件标签还包括:重发货请求、退款请求、支付问题或网站问题、新商品查询等。 Ocado想要在分配标签类别时,尽可能地减少需用户及支持人员手工输入的域和标...

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Spring

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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。

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