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科大讯飞股价暴跌趋势不明,语音交互产业风险巨大吗?

一直以来,科大讯飞(002230)被称为“人工智能第一股”。5月份开始,股价涨势迅猛,市值近千亿。然而,在8月27日讯飞的股价却开始了毫无征兆的闪崩跳水,8月27日-28日两个交易日累计跌幅10%,市值瞬间蒸发。 图为科大讯飞28日股票指数 这一始料未及的股价震荡引起了多方对于科大讯飞质疑,以及对语音交互产业空前的巨大质疑。特别是,随后长江商学院薛云奎教授的一篇文章《科大讯飞业绩含金量低 风险巨大》,再一次把语音交互产业,甚至人工智能,推上了风口浪尖。 其实,这半年媒体对于语音交互产业的关注度非常高,一直以来看多和看空的声音争执不下。此次股市风波,又一次把这个问题摆在大家面前,大家不约而同的看向了科大讯飞对此的回应。 图为科大讯飞产品发布会现场图片 然而,作为A股市场人工智能龙头股的科大讯飞,此次给出的紧急回应却并不理想。尤其是,避重就轻的

自然语言处理的6大法宝

人工神经网络是一种基于大脑神经结构的非线性运算模型。它仅通过参考样本便可学习完成诸如分类、预测、决定和可视化等任务。 人工神经网络由许多神经元处理单元广泛连接而成。这些处理单元分为三类,包括输入层、隐含层(可以多于一层)和输出层。 位于输入层的神经元将信息传递到隐含层,隐含层再传递至输出层。每个神经元都有加权输入(突触)、一个激活函数(代表该神经元特定输出的函数)和一个输出。突触是将神经网络转换为参数化系统的可调参数。 激励信号由加权过的输入信号产生,再传递至激励函数以获得输出。常用的激励函数包括线性、阶跃、Sigmoid、双曲正切和线性修正单元(ReLu)函数。 线性函数 f(x)=ax 阶跃函数 Sigmoid函数 双曲正切函数 线性修正单元函数 通过训练对权值进行优化,从而达到最小化预测误差、提高预测准确率的目标。反向传播算法是一种计算损失函数

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