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人工智能进阶心得:在战斗中学习,在学习中战斗

摘要:12月20日的北京云栖大会上,由云栖社区主办的开发者技术进阶峰会再度开启(报名请戳这里,输入邀请码yqsqz3)。在此之前,我们整理了2017杭州云栖大会开发者技术进阶专场上的精彩分享内容,本文是新浪微博高级架构师谌贻荣的分享内容,他带来人工智能人才技术进阶的心得,他先确立了人工智能的发展思考维度层次,进而分析了想要进阶需要远见和明确自己的志向,重点对人工智能的未来进行畅想并提出知行合一的方法论。 以下是精彩视频内容整理: 层次 在人工智能上我们进步空间到底有多大?在内容广度上,会有DNN、CNN卷积网络、RNN循环神经网络、GAN和RL等;在深度上可以分为两大阶段,一是认知上的了解-理解,一是行动上的应用、改造和创造。越向上的人会越少,比如应用层的从业者就会少一些。 认知层即了解概念、理解原理,应用即将所学及时的付诸于实践,改造即

2017深度学习NLP进展与趋势

在过去几年中,深度学习(DL)在图像识别和语音处理等领域取得了巨大的进步。 它在自然语言处理(NLP)中的应用起初并不令人兴奋,但是随着技术的进步它也为一些常见的NLP任务提供了最先进的解决方案。命名实体识别(NER)、词性(POS)标签、情感分析通过神经网络模型获得了更好的解决。 在这篇文章中,我将回顾2017年DL在NLP领域的贡献。或许说是我想和大家分享一下我最喜欢的技术方案。2017年,DL在NLP中的使用不断扩大,在某些情况下产生了惊人的结果,所有迹象都表明这一趋势还会延续。 1.从word2vec到预训练模型 词嵌入是与NLP有关的DL最有名的技术。他们遵循哈里斯的分配假说,根据这个假说,具有相似含义的词通常会出现在可比较的语境中。关于词嵌入的详细解释,我建议你阅读加布里埃尔·莫尔德基(Gabriel Mordecki)的文章

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