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怎么说莫浩波也是发了两篇论文到arXiv的专家了,即便没有纸质的。
再加上也在github这个代码托管平台上开源了的代码和python安装包,人工智能砖家这个称号,莫浩波当之无愧。
再说了,他又不是什么混进计算机科学的统计学教授,前世的他,可是正儿八经的科班出身,自信和自豪那是有的。
他相信,很快,他就要成名了。
那谁说的,走别人的路,让别人无路可走;亦或者是领先半步是天才,领先一步是疯子。
所以说,莫浩波还是得紧抓时代热点吧。
2013年的热点是啥?毫无疑问,那是做图像处理的CNN啊!
不过,想要紧追这个热点,也不是那么容易的。
首先,是人工智能的框架不太成熟,用得比较多的,还是theano,也不知道有没有python版本的。
不过不管有没有,莫浩波都没有兴趣去学习这样古老工具,想了又想,他咬咬牙,怒发tensorflow,最初的版本也没有了,不过,比较成熟的0.12版,却还是有代码的。
tensorflow框架依赖的工具包主要有Bazel和ProtocolBuffer,前者管理各种基础工具包,就像Java中的maven一样,而后者则是为了处理数据的,都是15年开源的项目了,现在应该是没有开发的。
所以,主导并开源这个工具,莫浩波毫无心理障碍。
有阻碍那也是谷歌剽窃,莫浩波厚颜无耻地想着。
如此,tensorflow上面集成的CNN算法倒是无碍,就是2013年,CNN也算是比较成熟了的,即便是有创新,那也是超级大的网络结构了,暂时不具备莫浩波等小团队使用,不能迅速推广开。
倒是RNN,后来,尤其是2014年,2015年,出现了很多牛叉的架构,极大地推动了自然语言处理技术的发展,虽然这技术对NLP的效果也不咋样。
粗略一看,鼎鼎大名的就有Gru单元,双向LSTM模型,Seq2Seq模型,生成对抗网络(GAN模型),Attention机制等等等,一大批,影响深远的方法技术。
而这些,也都集成在了tensorflow里边。
而这些,莫浩波似乎没有察觉。
他只是觉得theano框架太复杂,不好用,想上他使用习惯的tensorflow罢了。
说到CNN与自然语言处理的关系,那自然不能不提及Text-CNN了,这是2014年的分类模型了,使用了类似N-Gram的特性,分词效果对比以前的深度学习算法有了质的提高,即便不及传统机器学习SVM,但后来引用都有2000+了,这可是不折不扣的厉害paper,怎么能放过呢?
说干就干,重新选择几个数据集测试,对比SVM、LR、NB、KNN、BP等算法,效果马上看得见的,更重要的是,现在的热点可是CNN!
对于这点,莫浩波丝毫不去担心。
他的重点放在了twnsorflow的开源代码上面,那些新颖的模型和架构是不合适放出来了的,他得删掉,这是个麻烦事。
第二天早上10点22,这个激动人心的时刻,莫浩波上传了影响人类一百年的深度学习框架——tensorflow!
与之一同上传的,还有这篇TextCNN的论文。
这时候,即便是小姜老师的邮件,莫浩波也丝毫不为她所动。
他在等待,等待第一个幸运的读者呢!
不知过去了多久,github上边的fork数显示为1,打星数也设为1,莫浩波笑了,开心地笑了。
还没笑够,冷不防芯片来袭:“人工智能基石发布,科技值100,科技满值!”
“科技值+1,芯片科技值满,无法增加!”
“启动后备计划,充能中……”
“芯片充能满,启动能量释放程序!”
“能量释放,释放中,突破时空障碍,搜索穿越世界!”
“动漫世界搜索中……”
“已找到目标,目标跃迁!”
“跃迁中……”
酥地一下,莫浩波消失在原地,不知道传送到了哪个动漫世界中。
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