从原理到实战英伟达教你用PyTorch搭建RNN（上）-低调大师

从原理到实战英伟达教你用PyTorch搭建RNN（上）

2017-08-01 635

从 Siri 到谷歌翻译，深度神经网络大步推动了机器对自然语言的理解。

迄今为止，大多数模型把语言看作是字词的平面序列（flat sequence），使用时间递归神经网络（recurrent neural network）来处理。但语言学家认为，这并不是看待语言的最佳方式，应把其理解为由短语组成的的分层树状结构（ hierarchical tree of phrases）。由于对该类结构的支持，大量深度学习研究投入到结构递归神经网络（recursive neural network）之中。在业内，这些模型有非常难以执行、运行起来效率低下的名声。

但对于今年 Facebook 开源的新深度学习框架 PyTorch ，业内人士人认为它的一大贡献是：搭建结构递归神经网络以及其它复杂自然语言处理模型，变得更简便。

结构递归神经网络，是展示 Py

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【新智元100】云知声锁定IoT赛道，AI独角兽如何应对资本寒冬

新智元100创业调研第一期走进云知声，与CEO黄伟面对面访谈，探究三大问题：如何在谷歌等开源趋势下，开发差异化产品；如何押注物联网AI，突破车载、家居、医疗领域应用；AI创业公司如何避免泡沫，应对资本寒冬。AI创业典型公司，一手数据首度曝光。 “新智元100”是新智元旗下专注AI创业与投融资研究的子品牌。“新智元100”正在寻找中国最具竞争力AI初创企业。欢迎企业报名参与调研评选。新智元100创业调研第一期，走进云知声。提到云知声，业内人士通常会同时想起国内的科大讯飞、思必驰和捷通华声以及国外的Nuance。云知声以语音技术起家，4年团队发展过200人。根据公开报道显示，云知声2014年底完成B轮融资，估值2亿美金。然而CEO黄伟坦言，在语音技术路线选择上各家公司差异不大。要在国内相对恶劣的竞争环境和资本寒冬中生存下去，云知声正

2017-08-02

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1.3人工智能与深度学习机器学习是人工智能第三波浪潮中碰撞出来的火花，作为一种数据挖掘方法，它既实用又强大；然而，即便采用了这种新的机器学习方法，要实现真正的人工智能似乎依旧遥遥无期。因为定义特征一直需要人为干预，这是阻挡机器学习实现人工智能的一面高墙。看起来第三次人工智能的浪潮也会无疾而终。然而，出人意料的是，这波浪潮并未消退，反而出现了另一波新的浪潮。触发这波新浪潮的就是深度学习。随着深度学习的出现，至少在图像识别和语音识别领域，机器学习已经可以凭借自身的能力从输入数据中判断“哪些是特征值”，不再需要人工的干预。之前只能照本宣科地处理符号的机器现在也能够获得概念了。人工智能浪潮及人工智能研究领域之间的对应关系图从深度学习首次出现到现在已经历了漫长的时间，时间回到2006年，加拿大多伦多大学（Toronto University

2017-08-02

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