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概率计算或成AI突破新爆点,最适合处理不确定性

根据英特尔首席技术官Mike Mayberry的说法,最初的人工智能浪潮是基于逻辑的,这是基于写下规则——即所谓的“经典推理”。在概率计算中,处理单元所消耗的能量降低,从而增加了某些操作出错的可能性。 定义概率计算 根据USFCA的说法,概率计算机将模拟问题(前向)带入一个推理程序(反向)。总部位于加州伯克利的Navia系统公司开发了概率计算机,它将其定义为最适合在不确定的情况下做出判断的技术,就像传统的计算技术是大规模的记录保存一样。这家成立于2007年的创业公司强调,与目前用于逻辑推理和精确计算的计算机不同,在概率计算领域,机器和程序是用来处理不确定性和从经验中进行学习的。 在概率计算下压上重注 英特尔正把赌注押在概率计算上,这是人工智能的一个主要组成部分,它将使未来的系统能够理解和计算自然数据中固有的不确定性,并有助于研究人员能够制

深度强化学习在指代消解中的一种尝试

本文出自斯坦福 NLP 组,发表在 EMNLP 2016,其将深度强化学习应用于指代消解领域是一大创新,相较于其他方法有很好的效果提升。 指代消解是自然语言处理的一大研究领域,常见的指代消解算法多数模型采用启发式损失函数,不同消解任务为达到良好的使用效果需要对调整损失函数超参数。 常见的指代消解算法有 Mention Pair、Mention Rank、Entity Mention 等等,本文将深度强化学习应用于 Mention Rank 实现消解技术的通用性,解决启发式损失函数的超参微调问题。 模型介绍 论文作者将其发表于 ACL 2016 的 Neural Mention-ranking 模型 [1] 进行强化学习的改进。 模型结构 如下图所示,Neural Mention-ranking 模型结构主体部分为多层的前反馈神经网络,分为三个部分:首先是输入层将指代词(mention)特征、候选前指词(Candidate Antecedent)即指代词出现前的词特征、指导词所在句子特征以及其他特征例如距离特征、连接关系特征等等做向量拼接(concate)处理作为模型的输入 h0。 特征...

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