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深度学习与人工智能革命:part IV

首发地址:https://yq.aliyun.com/articles/422306 本篇是系列博客的第四部分,如果没有看过前面两部分内容的读者建议阅读一下。 在第I部分内容中,主要是讲解人工智能的历史以及它现在高速发展的原因; 在第II部分内容中,将讨论一下人工智能、机器学习和深度学习之间的区别; 在第III部分内容中,将深入研究深度学习以及在为新项目选择数据库时需要评估的关键事项; 在今天的第IV部分内容中,将讨论深度学习为何使用MongoDB,并提供相关使用实例; 由于本文内容是第IV部分内容,讨论深度学习为何使用MongoDB,并提供相关使用实例。如果读者想快速将四部分的内容全部看完,可以下载本文的附件。 为什么MongoDB适合深度学习? 如果你没有阅读第III部分的内容,强力推荐阅读一下,以更多地了解在做深度学习项目时选择数据库应该考虑的关键因素有哪些。在以下的讲解部分中,开发者和数据科学家可以利用MongoDB作为一个灵活、可扩展、高性能的分布式数据库来满足人工智能应用开发的严峻考验。 灵活的数据模型 MongoDB的文档数据模型,便于开发者和数据科学家存储和结合其他任何...

学习笔记CB008:词义消歧、有监督、无监督、语义角色标注、信息检索、TF-IDF、隐含语义索引模型

词义消歧,句子、篇章语义理解基础,必须解决。语言都有大量多种含义词汇。词义消歧,可通过机器学习方法解决。词义消歧有监督机器学习分类算法,判断词义所属分类。词义消歧无监督机器学习聚类算法,把词义聚成多类,每一类一种含义。 有监督词义消歧方法。基于互信息词义消歧方法,两种语言对照,基于大量中英文对照语料库训练模型可词义消歧。来源信息论,一个随机变量中包含另一个随机变量信息量(英文信息中包含中文信息信息量),假设两个随机变量X、Y的概率分别是p(x), p(y),联合分布概率是p(x,y),互信息计算公式,I(X; Y) = ∑∑p(x,y)log(p(x,y)/(p(x)p(y)))。互信息,一个随机变量由已知另一个随机变量减少不确定性(理解中文时由于已知英文含义让中文理解更确定),不确定性,熵,I(X; Y) = H(X) - H(X|Y)。对语料不断迭代训练,I(X; Y)不断减小,算法终止条件I(X; Y)不再减小。基于互信息词义消歧方法对机器翻译系统效果最好。缺点,双语语料有限,多种语言能识别出歧义情况也有限的(如中英文同一个词都有歧义)。 基于贝叶斯分类器消歧方法。条件概率,上下...

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