卷积处理twitter数据 te^t卷积

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本文目录一览：

1、TensorFlow的优势和缺点有哪些
2、图计算引擎Neo4j和Graphscope有什么区别?
3、如何评价新提出的rnn变种sru?
4、机器人索菲亚是一场彻头彻尾的骗局是怎么回事?
5、深度学习的职业发展方向有哪些?

TensorFlow的优势和缺点有哪些

更高效的数据加载能力，这也是tensorflow在数据处理方面的一个重要优势。内建函数更全面，这可以简化模型开发和优化过程。尽管tensorflow在部署和功能方面具有明显优势，但其API混乱、不稳定以及文档不全的问题也是不少开发者所诟病的。这些缺陷可能导致项目维护成本增加，且在升级过程中可能遇到不可预见的问题。

社区资源丰富程度上，Tensorflow占优势。Tensorflow拥有庞大的社区支持，便于寻找学习资源和解决方案。相比之下，Pytorch作为一个相对较新的框架，相关资源数量较少。值得一提的是TensorBoard，它提供了一种可视化ML模型的方式。虽然Pytorch本身没有内置工具，但可以通过集成其他工具如Matplotlib来实现类似功能。

TensorFlow的缺点有：每个计算流必须构建成图，没有符号循环，这样使得一些计算变得困难；没有三维卷积，因此无法做视频识别；即便已经比原有版本（0.5）快了58倍，但执行性能仍然不及它的竞争者。

跨平台部署能力：TensorFlow 支持在任意数量的 CPU 或 GPU 上部署模型，仅需一个 TensorFlow API，这大大提高了模型的部署灵活性和性能。独特优势：构建模型的灵活性：提供多个抽象级别，让用户可以根据需求选择合适的级别。分布式训练：支持在不同硬件配置上进行分布式训练，无需更改模型定义。

图计算引擎Neo4j和Graphscope有什么区别?

Neo4j是单机系统，主要做图数据库。GraphScope是由阿里巴巴达摩院智能计算实验室研发的图计算平台，是全球首个一站式超大规模分布式图计算平台，并且还入选了中国科学技术协会“科创中国”平台。Graphscope的代码在github.com/alibaba/graphscope上开源。SSSP算法上，GraphScope单机模式下平均要比Neo4j快1738倍，最快在datagen-2_zf数据集上快了292倍。

我们使用Neo4j跑大规模数据时，经常会碰到内存不足以及分析速度慢，因为它只支持单机运行，而GraphScope不仅兼容NetworkX的API，而且支持分布式部署运行，性能更优。Graphscope的代码在github.com/alibaba/graphscope上开源了，可以去试试。

一个是图数据库，一个是图数据分析，可以理解为GeaBase是存储数据的柜子，GraphScope就是在这个柜子里找东西的整个过程。但是GraphScope号称是一站式的平台，所以它里面应该也有些图数据库基础的功能。

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如何评价新提出的rnn变种sru?

1、尽管有提及与Quasi-RNN的相似之处，但我们的观点是，网络结构、加速技巧和残差链接等方面存在关键差异。网络结构中，Quasi-RNN基于k-gram CNN使用了可适应门控，而SRU中的矩阵变换可以看作是k=1的情况，但这并不意味着所有前馈神经网络都是k=1的卷积。

2、(2) 加速技巧：RNN的加速技巧，包括batched gemm()，element-wise operation fusion等等是由 Nvidia 的研究人员最先提出并开源的 [10，11]。这点我们在论文中讲的很清楚，而不像一些同学认为的由Q-RNN提出。由于Q-RNN使用卷积核conv2d，自带比传统RNN好很多的加速效果。

3、SRU单元是RNN模型的基础单元，它的作用与QRNN单元类似，也是对LSTM单元在速度方面进行了提升。LSTM单元必须要将样本按照序列顺序一个个地进行运算，才能够输出结果。这种运算方式使得单元无法在多台机器并行计算的环境中发挥最大的作用。SRU单元被发表于2017年。

机器人索菲亚是一场彻头彻尾的骗局是怎么回事?

1、YannLeCun 终于还是没忍住，站了出来，怒喷机器人索菲亚是一场彻头彻尾的骗局。YannLeCun 是全球人工智能领域“神一般的人物”，被业界誉为“卷积神经网络之父”。他是纽约大学终身教授，创办了纽约大学数据科学中心，扎克伯格则让他统领 Facebook 人工智能实验室。

2、YannLeCun 终于还是没忍住，站了出来，怒喷机器人索菲亚是一场彻头彻尾的骗局。YannLeCun 是全球人工智能领域「神一般的人物」，被业界誉为「卷积神经网络之父」。他是纽约大学终身教授，创办了纽约大学数据科学中心，扎克伯格则让他统领 Facebook 人工智能实验室。

3、看似一路顺风顺水的索菲亚，却受到了越来越多的质疑，甚至深度学习大佬 Yann LeCun 公开拍板，它就是个骗子！这么多的质疑之声都源于一件事，2017 年 10 月 25 日，在利雅得举行的未来投资峰会上，索菲亚被授予沙特阿拉伯公民身份，成为第一个拥有国籍的 AI。表面看来，这是给索菲亚又增加了一个光环。

4、尽管如此，索菲亚仍然在她的社交媒体上保持活跃，但她的实体形象再也没有公开露面。部分网友质疑这是机器人生产商的炒作行为，却没想到引起了如此巨大的反响；也有人认为索菲亚的这一言论反映了人工智能的真实想法，呼吁停止相关研究。不管怎样，索菲亚的诞生无疑推动了科技的发展。

5、事实上，马斯克的担心是对的，我们的文明从来就不是美丽的。我们的生活中也有谎言和背叛，战争和杀戮。

6、但直到现在，索菲亚曾经的这些言论都还没有实现，这是为什么呢？难道她在集结她的机器人大军？其实不是的，她之所以会说出这样的话，是因为她的制作者早早就在她的程序中设定好了。

深度学习的职业发展方向有哪些?

1、一是深度学习技术可随着数据规模的增加不断提升其性能，而传统机器学习算法难以利用海量数据持续提升其性能。二是深度学习技术可以从数据中直接提取特征，削减了对每一个问题设计特征提取器的工作，而传统机器学习算法需要人工提取特征。因此，深度学习成为大数据时代的热点技术，学术界和产业界都对深度学习展开了大量的研究和实践工作。

2、就业方向还是很多的，如电商、医疗、金融、司法、游戏等等。人工智能深度学习人才目前处于明显短缺状态，这种状况还存在扩大的趋势。当前社会技术环境下，需要兼顾扎实的专业技术和复合型背景的人才。在互联网企业中，人工智能深度学习的薪酬排在第三位，其中薪酬最高的是声音识别方向的从业者。

3、对于在校生或者想转行的人员，如果想往深度学习发展，未来的职业发展方向有哪些呢？主要有以下几种 1）深度学习工程师。主要负责深度学习框架搭建、机器学习、图像处理等的算法和系统研发，支持公司相关产品在深度学习领域的研究。2）机器视觉研发工程师。

4、对于在校生或者想转行的人员，如果想往深度学习发展，未来的职业发展方向有哪些呢？主要有以下几种：1)深度学习工程师。主要负责深度学习框架搭建、机器学习、图像处理等的算法和系统研发，支持公司相关产品在深度学习领域的研究。2)机器视觉研发工程师。