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入行人工智能,这一本人工智能领域百科全书不可错过

​有人说,2016年是人工智能元年,人工智能技术在各行各业如雨后春笋般出现。2017年年初,我开始着手翻译《人工智能(第2版)》,当我即将完成本书的初译时,科技界传来了阿尔法狗战胜围棋棋手柯洁的消息,于是,这本书成了一本名副其实的、还未出版的“古书”。本书可以称得上是经典教材,内容翔实,逻辑清晰,引经据典,纵横捭阖,是一本不可多得的人工智能教科书,它同时也被誉为“人工智能领域百科全书”。 ​《人工智能(第2版)》 [美] 史蒂芬·卢奇(Stephen Lucci) 著 回顾历史,1997年,深蓝打败了卡斯帕罗夫,当时人们曾乐观地预测,在体现古老的东方智慧的围棋领域,计算机未必能够这么轻松战胜人类,围棋成了象征着人类智慧的最后一块高地。然而,仅过了20年,人们的预言就被打破。 从阿兰?图灵破解了恩尼格玛密码机,为第二次世界大战的胜利做出了巨大的贡献开始,到达特茅斯研讨会发明了“人工智能”这一词,再到今天,人工智能经历了60年的发展。在此期间,“山重水复疑无路,柳暗花明又一村”,人工智能经历了三次浪潮、两次寒冬的洗礼。当前,在深度学习算法的促进下,人工智能携带着云计算、大数据、卷积神经网络...

基于GRU和am-softmax的句子相似度模型 | 附代码实现

背景 细想之下会发现,句子相似度与人脸识别有很多的相似之处。 已有的做法 在我搜索到的资料中,深度学习做句子相似度模型,就只有两种做法:一是输入一对句子,然后输出一个 0/1 标签代表相似程度,也就是视为一个二分类问题,比如 Learning Text Similarity with Siamese Recurrent Networks [1] 中的模型是这样的: ▲ 将句子相似度视为二分类模型 包括今年拍拍贷的“魔镜杯”,也是这种格式。另外一种做法是输入一个三元组“(句子 A,跟 A 相似的句子,跟 A 不相似的句子)”,然后用 triplet loss 的做法解决,比如文章 Applying Deep Learning To Answer Selection: A Study And An Open Task [2] 中的做法。 这两种做法其实也可以看成是一种,本质上是一样的,只不过 loss 和训练方法有所差别。但是,这两种方法却都有一个很严重的问题:负样本采样严重不足,导致效果提升非常慢。 使用场景 我们不妨回顾一下我们使用句子相似度模型的场景。一般来说,我们事先存好了很多 F...

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