怎么说莫浩波也是发了两篇论文到arxiv的专家了即便没有纸质的。再加上也在github这个代码托管平台上开源了的代码和python安装包人工智能砖家这个称号莫浩波当之无愧。
再说了他又不是什么混进计算机科学的统计学教授前世的他可是正儿八经的科班出身自信和自豪那是有的。他相信很快他就要成名了。
那谁说的走别人的路让别人无路可走；亦或者是领先半步是天才领先一步是疯子。
所以说莫浩波还是得紧抓时代热点吧。2013年的热点是啥？毫无疑问那是做图像处理的cnn啊！
不过想要紧追这个热点也不是那么容易的。首先是人工智能的框架不太成熟用得比较多的还是theano也不知道有没有python版本的。
不过不管有没有莫浩波都没有兴趣去学习这样古老工具想了又想他咬咬牙怒发tensorflow最初的版本也没有了不过比较成熟的012版却还是有代码的。
tensorflow框架依赖的工具包主要有bazel和protocol buffer前者管理各种基础工具包就像java中的maven一样而后者则是为了处理数据的都是15年开源的项目了现在应该是没有开发的。
所以主导并开源这个工具莫浩波毫无心理障碍。有阻碍那也是谷歌剽窃莫浩波厚颜无耻地想着。
如此tensorflow上面集成的cnn算法倒是无碍就是2013年cnn也算是比较成熟了的即便是有创新那也是超级大的网络结构了暂时不具备莫浩波等小团队使用不能迅速推广开。
倒是rnn后来尤其是2014年2015年出现了很多牛叉的架构极大地推动了自然语言处理技术的发展虽然这技术对nlp的效果也不咋样。
粗略一看鼎鼎大名的就有gru单元双向lstm模型seq2seq模型生成对抗网络（gan模型）attention机制等等等一大批影响深远的方法技术。
而这些也都集成在了tensorflow里边。而这些莫浩波似乎没有察觉。他只是觉得theano框架太复杂不好用想上他使用习惯的tensorflow罢了。
说到cnn与自然语言处理的关系那自然不能不提及text-cnn了这是2014年的分类模型了使用了类似n-gram的特性分词效果对比以前的深度学习算法有了质的提高即便不及传统机器学习svm但后来引用都有2000+了这可是不折不扣的厉害paper怎么能放过呢？
说干就干重新选择几个数据集测试对比svm、lr、nb、knn、bp等算法效果马上看得见的更重要的是现在的热点可是cnn！
对于这点莫浩波丝毫不去担心。他的重点放在了twnsorflow的开源代码上面那些新颖的模型和架构是不合适放出来了的他得删掉这是个麻烦事。
第二天早上10点22这个激动人心的时刻莫浩波上传了影响人类一百年的深度学习框架——tensorflow！与之一同上传的还有这篇textcnn的论文。
这时候即便是小姜老师的邮件莫浩波也丝毫不为她所动。他在等待等待第一个幸运的读者呢！
不知过去了多久github上边的fork数显示为1打星数也设为1莫浩波笑了开心地笑了。
还没笑够冷不防芯片来袭:“人工智能基石发布科技值100科技满值！”
“科技值+1芯片科技值满无法增加！”
“启动后备计划充能中……”
“芯片充能满启动能量释放程序！”
“能量释放释放中突破时空障碍搜索穿越世界！”
“动漫世界搜索中……”
“已找到目标目标跃迁！”
“跃迁中……”
酥地一下莫浩波消失在原地不知道传送到了哪个动漫世界中。
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