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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ProtolBuffer，前者管理各种基础工具包，就像Java中的aven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上面集成的算法倒是无碍，就是2013年，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。
说到与自然语言处理的关系，那自然不能不提及Text-了，这是2014年的分类模型了，使用了类似N-Gra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！
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