历史回顾——NLP问题解决方案的演变史-低调大师

历史回顾——NLP问题解决方案的演变史

2018-03-02 620

NLP-深度学习时代之前：

在深度学习来临之前的日子里，在自然语言处理算法（NLP）领域出乎意料地有许多相对成功的经典挖掘算法，对于像垃圾邮件过滤或词类标记问题可以直接使用可解释的模型来解决它们。

但并非所有问题都可以通过这种方式解决，简单的模型不能充分捕捉语境或反语等细微语言要点。基于总体概括的算法（例如，文字袋（bag-of-words））证明了不足以捕捉文本的连续性，而n-gram努力克服这些困难，但受到维度灾难的严重影响。即使是基于HMM的模型也无法克服这些问题，因为它们是无记忆。

第一个突破——Word2Vec：

语言分析的主要挑战之一是将文本转换为数字输入的方式，只有完成这一步才能使得建模变得可行。在计算机视觉任务中这不是问题，因为在图像中，每个像素都用三个数字来表示，这三个数字描绘了三种基色的饱和度。多年来，研究人员尝试了大

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斯坦福 CS228 概率图模型中文讲义三、实际应用

三、实际应用原文：Real-world applications 译者：飞龙协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译概率图模型有许多不同的实际应用。我们总结了概率图形模型的下列应用，这些只是他们许多实际应用的一些例子。图像的概率模型考虑图像（像素矩阵）上的分布P(x)，将较高概率分配给看起来真实的图像，将较低概率分配给其他东西。给定这样的模型，我们可以解决大量有趣的任务。图像生成 Radford 等人训练了一个概率模型P(x)，将高概率分配给看起来像卧室的图像（基于一些训练数据）：训练数据如果我们取样x∼P(x)，我们可以生成新的卧室图像。生成的数据与之相似，我们可以从人脸或者其它物体习得模型：请注意，图像不完美，可能需要改进；然而，采样生成的图像与人们的预期非常相似。填充使用相同的P(x)，我们也可以“填充图像的其余部分”。例如，给定P(x)和现有图像的补丁（例如一张照片），我们可以从P(图像|补丁)中采样，并生成补全图像的不同可能方式：请注意捕捉不确定性的概率模型的重要性：可能有多种方法来完成图像！图像去噪同样，如果图像受到噪...

2018-03-03

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版权声明：本文为半吊子子全栈工匠（wireless_com，同公众号)原创文章，未经允许不得转载。 https://blog.csdn.net/wireless_com/article/details/79454484 音频是许多物联网应用不可或缺的组成部分, 包括消费品（如扬声器、耳机、可穿戴设备），医疗设备（如助听器），自动化工业控制应用、娱乐系统和汽车的信息娱乐设备等。物联网的声音可大致分为三类: 流媒体(即音乐、声音和数据)、语音识别 / 命令, 以及蓝牙和 Wi-Fi 无线连接播放(例如, 将多通道音频通过 Wi-Fi 传输到家庭环绕立体声系统)。然而, 设计一个高质量、不间断的音频子系统可能是一个挑战, 因为工程师必须遵守基于物联网设备所要求的严格约束。更复杂的设计需要包括先进的功能, 例如语音识别，使驱动控制汽车的信息娱乐系统就像手机一样轻松易用。由于 MCU是所有这些音频系统的核心, 选择一个集成设计可能是一个可靠无噪音音频系统所需的。本文探讨了设计此类系统所需的音频技术。音频子系统的组件如前所述，物联网的音频包括三个主要的活动: 高质量的语音 / 数据...

2018-03-05

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Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。