第237章 深度学习的开始（2/2）
定是比所有人都要强的，可是现在弄不出什么牛逼的东西出来。
无他，硬件不够，莫浩波大哭。8内存，1个，够干啥，和图片识别、计算机视觉是不用想了，这条件，也构建不出啥深度模型。
语音识别比较简单，莫浩波也不熟，就不去凑热闹了。那就只有自然语言处理了！文本也比较适合他现在的情况，虽然即便是18年，自然语言处理技术也不咋地，和牛逼哄哄的图片识别相比，那是一个天上一个地下的水平啊。
不过，必须要说，聪明的研究人员，也做出了很多了不起的成绩。
莫浩波要抄的，就是13年10月投稿的词向量r2改进——负采样技术。
r2，那在自然语言领域可是无人不知无人不晓啊。可以说，它是深度学习领域自然语言处理的核心基本构建了。
将文本信息，比如说一句话“明天天气怎么样？”，转化为计算机能够识别的信息，那就是要转化为数学啊。
用—（唯一标识）方法（就是说用不重复的数学表示所有文字），虽然简单但是效果并不太好，因为这样做的话，就丢失了很多语句中隐藏的信息。
而r2是一种能够保留局部上下文信息的方法…………
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