如何正確理解神經網路在NLP領域的運用

近十年來的機器學習非常火爆，NLP領域的偽原創技術尤其是深度學習的一個分支在業內取得了良好的應用，吸引了眾多的眼球。然而，從其歷史來看，機器學習的歷史並不是短暫的 - 從20世紀80年代的早期感知器到火熱的神經網路，到20世紀90年代提出的經典演算法整合學習和支援向量機;多年可以被視為機器學習發展的黃金時代。軟體和硬體的計算條件得到了很大的改善。特別是，資料量的爆炸式增長現在使機器有足夠的“學習”資本。

另一方面，越來越多的開源專案。一些演算法的實現非常複雜。我們只等幾個介面來完成資料處理。在這個時代，不同的人充滿著不同的野心。電腦科學家們仍在探索人工智慧的模糊性。媒體和媒體都在學習熱銷機器的概念，大資料和人工智慧已經成為寵兒。各家銀行的程式設計師也在飯後談論了這筆錢。實際上，這個名望實際上很難聯絡起來，而機器學習和人工智慧的發展仍然處於較淺的水平。特別是深度學習是媒體過度炒作的結果。從計算智慧到感知智慧再到認知智慧，前面的道路仍然非常強大。遠。漫長的道路是漫長的，無論如何，越來越多的人投資這個行業確實對行業本身有很大的發展。可以看出，國內外多所大專院校的專家學者紛紛將自己的研究職位轉向了行業，這不僅是因為獎勵豐厚，還因為行業提供了更真實的資料場景，而這些資料使演算法具有良好的顯示空間。

我還記得第16年，我在亞馬遜從南大周志華那裡買了一位老師。我真的超出了我的期望。本書上述演算法中引入的比較演算法，每章都提到了某一領域的經典演算法，後面給出的附錄也適合非彩本的學生閱讀〜更為罕見的是這是一箇中文書可以作為教材 - 而且從書面的內容來說，它真的很謙虛嚴謹，總之，更推薦去看同學，因為它一直很出名就是NG講座上的機器學習在史丹佛大學。現在有好的中文書籍。似乎有點誤區:)初衷只是寫一個機器學習系列的開篇筆記，算是對自己的一個疏忽，現在很多時候覺得大腦並沒有真正的生鏽〜

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