月度归档： 2017 年 2 月

如果抽象能力足够强, 世间一切关系, 是否都能用距离(Distance)表达? — David 9

接着上一讲, 今天是David 9 的第二篇”NIPS 2016论文精选”: Supervised Word Mover’s Distance (可监督的词移距离). 需要一些nlp自然语言处理基础, 不过相信David 9的直白语言可以把这篇论文讲清晰.

首先, 整篇论文的最大贡献是: 为WMD(词移距离) 提出一种可监督训练的方案, 作者认为原来的WMD距离算法不能把有用的分类信息考虑进去, 这篇论文可以填这个坑 !

但是, 究竟什么是Word Mover’s Distance(WMD) ? 这还得从word2vec说起:

还记得这张图吧? 在 “究竟什么是Word2vec ?” 这篇文章中我们谈到过word2vec其实是 继续阅读Supervised Word Mover’s Distance (可监督的词移距离) – NIPS 2016论文精选#2

用神经网络去替代人为塑造的损失函数(成本函数), 似乎已成一种趋势 — David 9

NIPS：神经信息处理系统大会(Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems)，是一个关于机器学习和计算神经科学的国际顶级会议。该会议固定在每年的12月举行,由NIPS基金会主办。在中国计算机学会的国际学术会议排名中，NIPS为人工智能领域的A类会议。

截止2016年底，NIPS大会已经办了29个年头，关于会议流程与相关细节，可以参考这篇文章。

今天的论文精选是来自UC Berkeley的论文: Value Iteration Networks (价值迭代网络) . 继续阅读NIPS 2016论文精选#1—Value Iteration Networks 价值迭代网络（Best paper award 最佳论文奖）