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天啊,这个围笑代表什么?麻省理工的AI比你更懂 | 论文+Demo

本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 对方说完一句话,还配了一个“围笑”的表情。 问:这代表着“你真棒”,还是代表着“你死定了”?是代表着“礼貌的拒绝”,还是代表着“克制的友好”?你是否也曾不禁感叹:这tm到底什么意思…… 抱有同样疑问的,还有来自麻省理工的几位“高级知识分子”。 为了理解一句话背后的情感含义,这些研究人员研发出一套人工智能算法,用来分析:她说的到底是不是反讽?讲真,这套系统比大多数真人更厉害。 如何做到这一点? 深度学习。这些研究人员搭建了一套深度神经网络,然后使用来自Twitter(美国微博)上的大量对话数据进行训练。这个方法之所以可行,还得拜表情符号所赐:人们在微博上表达某种情感时,常常会配上一些表情符号,例如emoji。 这些emoji表情,相当于给那句话,打了一个标签。于是从这个点突破,这套深度学习系统,即便不了解

TensorFlow产品经理:机器学习如何改变未来十年的软硬件?

本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 最近,Google Brain员工,TensorFlow产品经理Zak Stone在硅谷创业者社群South Park Commons上做了个讲座,谈到了TensorFlow、XLA、Cloud TPU、TFX、TensorFlow Lite等各种新工具、新潮流如何塑造着机器学习的未来。同时,他还暗示了一些还未向公众披露的exciting的事儿。 讲座的题目叫“Tensor Flow, Cloud TPUs, and ML progress”,以下是整个讲座的概要,量子位编译整理自South Park Commons官方博客。 作为一个平台来说,TensorFlow算是一场豪赌:它兼顾了快速,灵活,还可用于生产。实验和执行之间的转换要足够快,才能保证工程生产力,静态图像计算通过Python等高级

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