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3星|《人工智能真的来了》:前沿科研机构与商业组织的访谈

人工智能真的来了 本书是杨澜的一个纪录片《探寻人工智能》的副产品。这个纪录片访谈了世界各地的人工智能相关的科研或商业组织。书中的内容推测是纪录片中的旁白与对话的记录整理,基本是科普性质的。 有点可惜杨澜浪费了不少跟大牛对话的机会,问题不够深入。就算从外行的角度也还是可以问许多更好的问题。对商业机构的访谈内容基本是这些机构的对外宣传稿,商业机构在市场中的实际战况基本不提。 书中有几幅杨澜的照片跟上下文无关应该去掉。 书中杨澜把自己在大学读艺术史的儿子的话跟专家们的话放在同一个高度了,不太合适。 总体评价3星,有一定的参考价值,至少书中的许多大牛的照片还是同类书中很少见到的第一手资料。 以下是书中一些内容的摘抄: 1:图灵应该是有些洁癖吧,就找了根很粗的铁链子,把自己的搪瓷缸拴在了暖气片上,告诉大家。这是我的! P30 2:不管怎样,有了炸弹解密机,盟军时不时破译的密文,不是一两条,而是成千上万条。P33 3:这是一个有趣的发现,李飞飞说:“你如果让一个男孩学人工智能,你只要跟他说这个事儿很酷就可以了;但是你要让一个女孩来的话,你就要告诉她,人工智能能够让你的祖父母生活得更有尊严。” P6...

机器学习之条件随机场(CRF)

什么是CRF CRF即条件随机场(Conditional Random Fields),是在给定一组输入随机变量条件下另外一组输出随机变量的条件概率分布模型,它是一种判别式的概率无向图模型,既然是判别式,那就是对条件概率分布建模。 CRF较多用在自然语言处理和图像处理领域,在NLP中,它是用于标注和划分序列数据的概率化模型,根据CRF的定义,相对序列就是给定观测序列X和输出序列Y,然后通过定义条件概率P(Y|X)来描述模型。 CRF的输出随机变量假设是一个无向图模型或者马尔科夫随机场,而输入随机变量作为条件不假设为马尔科夫随机场,CRF的图模型结构理论上可以任意给定,但我们常见的是定义在线性链上的特殊的条件随机场,称为线性链条件随机场。 概率无向图模型 前面说到CRF的输出随机变量是一个概率无向图模型,那么现在看看该模型。 概率无向图模型是由无向图表示的联合概率分布,假设联合概率分布P(Y)通过无向图来表示,则在图中节点表示随机变量,边表示随机变量之间的依赖关系,联合概率分布P(Y)满足马尔科夫性则称其为概率无向图模型,或者是马尔科夫随机场。 如下图,图是一个由节点和边组成的结构体,无...

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