前 Google 科学家林德康详解:卷积神经网络如何应用于文本分类 | AI 研习社

简介:

提起卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN),大部分人首先会想到图像识别、图像分类、图像处理等视觉应用场景。的确,CNN 在计算机视觉领域做出了巨大贡献,是当今绝大多数计算机视觉系统的技术核心,在谷歌 AlphaGo、ImageNet 图像分类和 Facebook 图像自动标记等场景得到了广泛应用。

但其实,把模型的输入元素从像素点换成文本集,CNN 还可以应用在自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)场景中,例如文本分类,而且依然能够取得不错的效果。

关于 CNN 具体怎样应用于文本分类?CNN 在图像处理中的优势和文本分类之间有什么内在关联?Naturali 奇点机智联合 TechCode 太库孵化器举办了一场线下分享活动,前 Google 高级管理科学家、奇点机智的联合创始人林德康教授将为大家详细介绍 CNN 在文本分类应用中的具体细节。届时雷锋网 App 将现场直播。

  嘉宾介绍

前 Google 科学家林德康详解:卷积神经网络如何应用于文本分类 | AI 研习社

林德康,Naturali 奇点机智联合创始人,阿尔伯塔大学计算机科学教授,谷歌搜索问答系统创始人。在 NLP 领域发表过 90 多篇论文,总计被引用超过 12000 次。两次当选国际计算语言会议主席 (2002, 2011),并于 2012 年当选为 ACL 的会士。

  活动详情

3 月 24 日(周五)下午 3 点,雷锋网 App 线上直播

线下地址:北京市中关村鼎好大厦A座3F 太库孵化器路演厅

扫描下方海报上的二维码,即可下载雷锋网(公众号:雷锋网) App 观看直播。对课程有问题的朋友,可添加 AI 研习社个人微信(微信号:bajiaojiao-sz)参与交流。

前 Google 科学家林德康详解:卷积神经网络如何应用于文本分类 | AI 研习社




本文作者:恒亮
本文转自雷锋网禁止二次转载, 原文链接
目录
相关文章
|
19天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
当无人机遇上Agentic AI:新的应用场景及挑战
本文简介了Agentic AI与AI Agents的不同、Agentic无人机的概念、应用场景、以及所面临的挑战
106 5
当无人机遇上Agentic AI:新的应用场景及挑战
|
2月前
|
开发框架 人工智能 Java
破茧成蝶:阿里云应用服务器让传统 J2EE 应用无缝升级 AI 原生时代
本文详细介绍了阿里云应用服务器如何助力传统J2EE应用实现智能化升级。文章分为三部分:第一部分阐述了传统J2EE应用在智能化转型中的痛点,如协议鸿沟、资源冲突和观测失明;第二部分展示了阿里云应用服务器的解决方案,包括兼容传统EJB容器与微服务架构、支持大模型即插即用及全景可观测性;第三部分则通过具体步骤说明如何基于EDAS开启J2EE应用的智能化进程,确保十年代码无需重写,轻松实现智能化跃迁。
291 40
|
2月前
|
人工智能 数据挖掘
🔔阿里云百炼智能体和工作流可以发布为组件了,AI应用变成“搭积木”
本文介绍了如何通过智能体组件化设计快速生成PPT。首先,创建一个“PPT大纲生成”智能体并发布为组件,该组件可根据用户输入生成结构清晰的大纲。接着,在新的智能体应用中调用此组件与MCP服务(如ChatPPT),实现从大纲到完整PPT的自动化生成。整个流程模块化、复用性强,显著降低AI开发门槛,提升效率。非技术人员也可轻松上手,满足多样化场景需求。
🔔阿里云百炼智能体和工作流可以发布为组件了,AI应用变成“搭积木”
|
2月前
|
人工智能 数据挖掘 大数据
“龟速”到“光速”?算力如何加速 AI 应用进入“快车道”
阿里云将联合英特尔、蚂蚁数字科技专家,带来“云端进化论”特别直播。
116 11
|
2月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 人工智能
代理IP:企业AI应用的隐形加速器与合规绞索
代理IP作为企业AI应用的重要基础设施,既是效率提升的加速器,也可能成为合规风险的来源。它通过技术演进重塑数据采集、模型训练与安全防护等核心环节,如智能路由、量子加密和边缘计算等创新方案显著优化性能。然而,全球法规(如GDPR)对数据流动提出严格要求,促使企业开发自动化合规审计系统应对挑战。未来,代理IP将向智能路由3.0、PaaS服务及量子网络方向发展,成为连接物理与数字世界的神经网络。企业在享受其带来的效率增益同时,需构建技术、法律与伦理三位一体的防护体系以规避风险。
57 0
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
深度解析:基于卷积神经网络的宠物识别
宠物识别技术随着饲养规模扩大而兴起,传统手段存在局限性,基于卷积神经网络的宠物识别技术应运而生。快瞳AI通过优化MobileNet-SSD架构、多尺度特征融合及动态网络剪枝等技术,实现高效精准识别。其在智能家居、宠物医疗和防走失领域展现广泛应用前景,为宠物管理带来智能化解决方案,推动行业迈向新高度。
|
2月前
|
传感器 人工智能 自动驾驶
生成式AI应用于自动驾驶:前沿与机遇
近期发表的一篇综述性论文总结了生成式AI在自动驾驶领域的应用进展,并探讨了自动驾驶与机器人、无人机等其它智能系统在生成式AI技术上的交叉融合趋势
81 10
|
2月前
|
人工智能 Kubernetes 负载均衡
AI应用交付厂商F5打造六大解决方案,助用户应对复杂挑战
AI应用交付厂商F5打造六大解决方案,助用户应对复杂挑战
103 16
|
2月前
|
SQL 人工智能 数据可视化
StarRocks MCP Server 开源发布:为 AI 应用提供强大分析中枢
StarRocks MCP Server 提供通用接口,使大模型如 Claude、OpenAI 等能标准化访问 StarRocks 数据库。开发者无需开发专属插件或复杂接口,模型可直接执行 SQL 查询并探索数据库内容。其基于 MCP(Model Context Protocol)协议,包含工具、资源和提示词三类核心能力,支持实时数据分析、自动化报表生成及复杂查询优化等场景,极大简化数据问答与智能分析应用构建。项目地址:https://github.com/StarRocks/mcp-server-starrocks。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 并行计算
基于WOA鲸鱼优化的TCN时间卷积神经网络时间序列预测算法matlab仿真
本内容介绍了一种基于TCN(Temporal Convolutional Network)与WOA(Whale Optimization Algorithm)的时间序列预测算法。TCN通过扩张卷积捕捉时间序列长距离依赖关系,结合批归一化和激活函数提取特征;WOA用于优化TCN网络参数,提高预测精度。算法流程包括数据归一化、种群初始化、适应度计算及参数更新等步骤。程序基于Matlab2022a/2024b开发,完整版含详细中文注释与操作视频,运行效果无水印展示。适用于函数优化、机器学习调参及工程设计等领域复杂任务。

热门文章

最新文章

推荐镜像

更多