量子学习及思考7-量子基本数学知识
NM的才刚入门就是一堆数学知识,可见数学才是一切科学的本源.所谓狗屁科学,只不过是数学的一个实例或者是一个近似的表达而已.越接近数学的,离正确性越近.
本人数学基础太垃圾,好在现在有互联网,本人说过,程序员+互联网=超人,有说过吗?有,只不过现在明确提出这个超人定理:
超人定理:超人=程序员+互联网
我们再看看其它的算法:
计算机系统=软件+硬件
人=肉体+灵魂(就是你大脑里正在运行的程序,或者叫思想)
程序=算法+数据结构
程序员=人+程序
互联网=数据+知识+数据+知识+数据 + ...
超人=肉体+灵魂+算法+数据结构+数据+知识+数据+知识+...
所以这里的程序员并非一般意义上的程序员,而是指可以具有能力无限应用计算机系统及互联网的人,人的精力,时间是有限的,所
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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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云知声联合创始人康恒:AI未来会成为“水电煤”
9月9日上午,云知声联合创始人兼IoT事业部副总裁康恒作为演讲嘉宾,出席了2016虎嗅FM创新节。康恒发表了主题为《人工智能如何商业化》的主题演讲,康恒表示, AI更像是一个技术基础资源而不是一个产品,它未来会像“水电煤”一样深入我们的生活。 人工智能商业化将是大势所趋 今年3月份,AlphaGo以4:1的总分战胜李世乭,将人工智能推向了一个新的高潮。无独有偶,今年6月份,互联网女皇玛丽·米克的一份报告,又将语音识别这一交互入口推向一个新的高度。不难看出,人工智能现在的发展已经处在一个风口之中。在技术风暴来临之前,总会有一些让人兴奋的预测。在2015年初,《连线》杂志创始主编凯文预测:未来15年科技和商业社会最大的变化趋势将是人工智能的商业化。据BBC调查显示,2020年,全球人工智能市场规模约1190亿人民币,而艾瑞调查显示,2020年,中国人工智能市场规模也将达到91亿人民币 。其实不难看出在人工智能行业火爆的今天,早已有众多巨头企业投身其中,创业型公司更是摩拳擦掌,做好了迎接人工智能新热潮的准备。由此也能看出,人工智能商业化早已是大势所趋,而这条商业化之路也是人工智能公司的必经之...
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