前 Google 科学家林德康详解：卷积神经网络如何应用于文本分类

前 Google 科学家林德康详解：卷积神经网络如何应用于文本分类 | AI 研习社

2017-08-01 549

提起卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN），大部分人首先会想到图像识别、图像分类、图像处理等视觉应用场景。的确，CNN 在计算机视觉领域做出了巨大贡献，是当今绝大多数计算机视觉系统的技术核心，在谷歌 AlphaGo、ImageNet 图像分类和 Facebook 图像自动标记等场景得到了广泛应用。

但其实，把模型的输入元素从像素点换成文本集，CNN 还可以应用在自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）场景中，例如文本分类，而且依然能够取得不错的效果。

关于 CNN 具体怎样应用于文本分类？CNN 在图像处理中的优势和文本分类之间有什么内在关联？Naturali 奇点机智联合 TechCode 太库孵化器举办了一场线下分享活动，前 Google 高级管理科

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他被美国权威技术期刊 Technology Review 评选为“ 2010 全球 35 岁以下杰出青年创新者”；他在国际顶级学术会议和期刊上发表的论文总数超过 100 篇，被 Google Scholar 引用超过两万次，两次获得CVPR Best Paper Award (2009, 2016)；他带领的团队曾获得图像识别国际大赛五项冠军（ImageNet分类，检测和定位，MS COCO检测和分割）；他曾加入微软亚洲研究院(Microsoft Research Asia)，任至首席研究员；他主导的研发成果被广泛应用在微软 Windows, Office, Bing,Azure, Surface, Xbox 等多条产品线上；目前，他已经加入创业公司旷视科技(Face++)，任首席科学家和研究负责人；没错，他就是孙剑博士。见识过

2017-08-02

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2017-08-02

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