解锁健康洞察：利用智能手表估算高级步行指标
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我们正在扩大在新加坡的布局，以推动亚太地区的AI发展。
Google DeepMind在新加坡开设了新的研究实验室，加速亚太地区的AI进展。
word2vec 到底学到了什么？
word2vec 到底学到了什么，又是如何学习的呢？回答这个问题，实际上就是在一种既简单又有趣的语言建模任务中理解表示学习。尽管 word2vec 是现代语言模型的知名前身，但多年来，研究者们一直缺乏一套能够定量且具有预测性的理论来描述其学习过程。在我们的新论文中，我们终于给出了这样一套理论。我们证明，在某些现实且实用的条件下，该学习问题可以简化为无权值的最小二乘矩阵分解。我们以闭式解的形式求解了梯度流的动力学；最终学到的表示形式只需通过主成分分析即可获得。word2vec 的学习动力学：当从较小的初始值开始训练时，word2vec 会以离散、逐次的方式进行学习。左图：秩的递增