1Words and Phrases,1Word中的样式是由多个格式排版命令组合而成的,1Word如何删除空白页,1Word 2016 可保存的文件类型为

分咽郊僭O：假O~上下文似，t它的Zx也似。算法

 

　　基於全局矩分解的方法，如：latent semantic analysis:LSA 。C器W

　　　　荩可以有效的利用全局的y信息。分咽

　　　　缺c：在卧~比任眨ㄈ纾王 vs 王后 比於男人 vs 女人）中表F相^差。ide

　　基於局部上下文窗口的方法，如：word2vec。W

　　　　荩在卧~比任罩斜憩F^好。翻g

　　　　缺c：由於word2vec 在立的局部上下文窗口上，所以y以利用卧~的全局y信息。3d

　　Global Vectors for Word Representation:GloVe Y合了LSA 算法和Word2Vec 算法的荩既考]了全局y信息，又利用了局部上下文。orm

　　Cbow/Skip-Gram 是一local context window的方法，缺少了w的~和~的PS，颖裼sample的方式缺失~的PS信息。另外，直接Skip-Gram型的算法，很容易使得高曝光~～@得^多的嘀blog

　　Global Vector融合了矩分解Latent Semantic Analysis (LSA)的全局y信息和local context windowc。融入全局的先y信息，能蚣涌炷Ｐ偷挠速度，又能蚩刂圃~的相嘀亍ip

 

 

 

}：~向量不考]上下文，]法解Q「一~多x」

解Q方案：RNN具洹赣」能力

 

RNN的}：序依，]法K行。（蜗蛐畔⒘鳎

可用於翻g、摘要、答和υ系y

 

}：定L的context向量

 

解Q：RNN蜗流的}

}：O督量不足，y以W到}s的上下文表示；

解Q方案：oO督的contextual word embedding：ELMo、OpenAI GPT、BERT

 

Masked LM：masked language model

 

e例：意D分

}：o定一句子，判嗥湟D分，兹f，装e，不平衡

Y果：BERT分器比BaseLine分器F1值得分提升3%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

⒖嘉墨I：

【1】60分你掌握NLP BERT理c_袅袅 (b-b)つロ 乾杯~-bilibili

【2】解Transformer （Attention Is All You Need） - 知乎

【3】李宏毅C器W2019(Z)_袅袅 (b-b)つロ 乾杯~-bilibili

2016深度學習統治人工智能？深度學習十大框架

深度2020,2015深度国际,2014深度国际,深度news

2015 年Y束了，是r候看看 2016 年的技g荩尤是P於深度W方面。算法

新智元在 2015 年末l^一篇文章《深度WC器W工程失I幔俊罚引l很大的反。的_，^去一年的rgY，深度W正在改愈碛多的人工智能I域。 Google DeepMind 工程 Jack Rae Ayf，^去被於中型到大型集碇v最佳的Ay算法的那些模型（好比f提高Q策洌Boosted Decision Trees）和SC森林）得o人津。 程

深度W，或者更泛地f――使用Y主x架的C器W算法，可能C器W算 法成^去r，由於深度W算法hh不是和B。在淼啄暄Y，H有可能出F一些深度神Wj的方法，它可以@著提高性能。在化方法、 激活功能、YY以及初始化步E之g，有一些突破出F的空g。g[器

@O可能不少C器W算法接近出局的。安全

那N，2016 年是否能看做深度W正式y治人工智能的一年？若是是@樱咱又能此作好什N洌啃轮窃整理了I热耸筷P於 2016 年的深度W技g展望，以及 2015 年深度W最流行的 10 大框架。Wj

IIya Sutskever：OpenAI 的研究部人 架

咱期待看到更深度的模型（Deeper Models），相比今天的模型，它能母少的中W，尤是在非O督W方面，有@著的M步。咱能蚱诖，在Z音Re和D像ReI域，咱能看到更加精K且有用的Y果。框架

Sven Behnke：波恩大W全教授，智能系y小M主任C器W

我期待深度W技g，在那些日益增多的多Y}中@得用。@o深度W硇碌用I域，包括C器人，挖掘和知RlF。程Z言

Christian Szegedy：Google 高工程 分咽

F 在的深度W算法和神Wj，距x理上可能的表F很h。相比一年之前，咱如今的X神Wj模型，它的r格便宜了 5 到 10 倍，理的瞪倭 15 倍，但表F的更好。@背後是更好的WjY和更好的方法。我相信@HH是_始，深度W算法如此便宜，它能\行在便宜的手CO渲校K且不用更多 的硬件O渲危也不要~外的存ζ鳌

Andrej Karpathy：斯坦福大W算C科W博士，OpenAI 的研究工程

我 看到了一荩Y於更大，更碗s。咱建造一超大型的神Wj，可以交Q神WjM件，提早部分Wj，增L新的模K，Bд{整全部M件。 例如，卷e神Wj曾是最大的深度神Wj，可是今天它被分x出恚做新的大型神Wj一部分。似的，如今的@些神Wj，也是新一年更大型神 Wj的一部分。咱在W犯咄婢叩钠捶ǎW如何把它高效拼接在一K骸

Pieter Abbeel：UC 伯克利大W助理教授，Gradescope 合始人

依於O督技g的深度W垂直I域，要用新的方法（NLP）超^F有的技g表F。咱看到深度W在非O督W和加W方面的突出表F。

Eli David：Deep Instinct CTO

在 ^去赡辏咱看到了深度W在各I域得到很大突破。但即使如此，5 年以K不_到人水平的}（但我J，K其一子@出F）。咱在各大I域看到O大的突破。特e的，我J最具涞的I域，碜造斗潜O督W，@ 世界的大部分是]有嘶`的，K且咱大X自己，也是很是好的非O督W盒子。

Deep Instinct 成第一在安全I域使用深度W的公司r，能蝾A有更多的公司也使用深度W聿渴稹？墒巧疃W的T仍是很是高，尤於互W安全公司碇v， 他其K不使用人工智能工具（只有不多的解Q方案使用了鹘y的C器W技g）。因此深度W要在安全I域@得大模用，通^不少年的rg。

Daniel McDuff：Affectiva 研究主管

在算CX、Z音分析以及其NI域，深度W已成C器W中的支配形式。我但使用 1 到 2 GPUs 就能部署的蚀_Re系y，可以_l者把新的件部署到真世界。我但更多的焦c放在非O督，或者半O督的算法上。

J?rg Bornschein：Google W者，在加拿大前沿技g研究院（CIFAR）

Ay砝鲜呛茈y的。咱在大模系yY考]C器W，在C器人控制的系yI域，或者在大模系yY的大X系y，非O督、半O督和化W扮演愈l重要的角色。很明@的是，渭的O督W方法在理上受到太多限制，很y解QH}。

Ian Goodfellow：Google 高研究工程

我 Ay在5年的rgY，咱的神Wj能w{lYl生了什N，K且有能力生成短l。神Wj已成X任盏式Q方案。我Ay神Wj成 NLP 和C器人任盏式Q方案。我Ay神Wj在其N科WI域扮演重要工具，例如在基因行Ay，物，蛋白|，新的t方案等。

Koray Kavukcuoglu & Alex Graves：Google DeepMind 研究工程

不少事情在 5 年l生。咱Ay非O督W和加W愈加重要。咱也Ay多方式W（Multimodal Learning）的d起，K且超越w集M行W。

Keras 是很是O、高度模K化的神Wj欤用 Python 成，K且能\行在 TensorFlow 和 Thenao 的印Ｋ的O初衷是F更快的，南敕ǖ浇Y果的rg量少，@是作好研究的PI所在。

p 量、便y、`活性的分咽/移由疃W系y，K能B的、突的流M行{度。MXNet 能支持 Python、R、Julia、Go、Javascript 等程Z言，是出於效率和`活性O的深度W框架。它可以o深度W程序增L一些小佐料，K且能最大化a品效率。

深度W的神Wj`活框架。Chainer 支持各Wj架，包括 Feed-forward Nets、Convnets、Recurrent Nets 和 Recursive Nets。它也支持 per-batch 的架。Chainer 支持 CUDA 算，它在 GPU r只要仔写a。它也能^一些努力，\行在多 GPUs 的架中。

深度神Wj的施，K且]有W崖（Learning Cliff）。@炜梢绦卸痈兄器，自泳a器和fw神Wj，它\行在定的 Future Proof 交互界面，K能和τ舾加友好的 Scikit-Learn 以及 Python 交互界面兼容。

Theano-Lights 是基於 Theano 的研究架，提供最近一些深度W模型的F，以及便於和y功能。@些模型不是[藏起淼模而是在研究和W的^程中，有很大的透明性和`活性。

基於 Theano 高度U展性的深度W框架。

Intel 的深度W框架。

Intel Deep Learning Framework（IDLF）是一 SDK 欤深度神Wj提供和绦小

它包括一些 API，可以把建神Wj拓渥算工做流程，M行函D形化K绦械接布。咱最初的重c是硬渴鹪 CPU（Xeon）和 GPU（Gen）上神Wj的物wRe（ImageNet 拓洌。

@ API 的O，使咱砟芎苋菀字С指多的O洹Ｔ的PI原t是在每一 Intel 支持的平_上F最大性能。

Reinforcejs 是一加W欤可以绦谐Ｒ的加W算法，K且能蜃 Web 端的 Demos。@烊缃癜括：

B方法（Dynamic Programming Methods）

rg差分W（Temporal Difference Learning）（SARSA/Q-Learning）

Deep Q-Learning

Stochastic/Deterministic Policy Gradients 和 Actor Critic 架

OpenDeep 是服侦 Python 的一深度W框架，建在 Theano 的基A上，Ｒ辉陟`活性和易用性，行I的科W家和前沿研究者服铡OpenDeep 是一模K化、易U展的架，可以用建缀跞部的神Wj框架，以解Q你的}。

MXNetJS 是一 DMLC/MXnet 的 Javasript 包。MXNetJS 能og[器碜钚滤平的深度WAy API。它^ Emscripten 和 Amalgamation \行。MXNetJS 容S你在各算D像中，\行最新水平的深度WAy，Ko客舳砩疃W的啡ぁ

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