怎麽說莫浩波也是發了兩篇論文到arXiv的專家了，即便沒有紙質的。再加上也在github這個代碼托管平台上開源了的代碼和python安裝包，人工智能磚家這個稱號，莫浩波當之無愧。

    再說了，他又不是什麽混進計算機科學的統計學教授，前世的他，可是正兒八經的科班出身，自信和自豪那是有的。他相信，很快，他就要成名了。

    那誰說的，走別人的路，讓別人無路可走；亦或者是領先半步是天才，領先一步是瘋子。

    所以說，莫浩波還是得緊抓時代熱點吧。2013年的熱點是啥？毫無疑問，那是做圖像處理的CNN啊！

    不過，想要緊追這個熱點，也不是那麽容易的。首先，是人工智能的框架不太成熟，用得比較多的，還是theano，也不知道有沒有python版本的。

    不過不管有沒有，莫浩波都沒有興趣去學習這樣古老工具，想了又想，他咬咬牙，怒發tensorflow，最初的版本也沒有了，不過，比較成熟的0.12版，卻還是有代碼的。

    tensorflow框架依賴的工具包主要有Bazel和Protocol Buffer，前者管理各種基礎工具包，就像Java中的maven一樣，而後者則是為了處理數據的，都是15年開源的項目了，現在應該是沒有開發的。

    所以，主導並開源這個工具，莫浩波毫無心理障礙。有阻礙那也是穀歌剽竊，莫浩波厚顏無恥地想著。

    如此，tensorflow上麵集成的CNN算法倒是無礙，就是2013年，CNN也算是比較成熟了的，即便是有創新，那也是超級大的網絡結構了，暫時不具備莫浩波等小團隊使用，不能迅速推廣開。

    倒是RNN，後來，尤其是2014年，2015年，出現了很多牛叉的架構，極大地推動了自然語言處理技術的發展，雖然這技術對NLP的效果也不咋樣。

    粗略一看，鼎鼎大名的就有Gru單元，雙向LSTM模型，Seq2Seq模型，生成對抗網絡（GAN模型），Attention機製等等等，一大批，影響深遠的方法技術。

    而這些，也都集成在了tensorflow裏邊。而這些，莫浩波似乎沒有察覺。他隻是覺得theano框架太複雜，不好用，想上他使用習慣的tensorflow罷了。

    說到CNN與自然語言處理的關係，那自然不能不提及Text-CNN了，這是2014年的分類模型了，使用了類似N-Gram的特性，分詞效果對比以前的深度學習算法有了質的提高，即便不及傳統機器學習SVM，但後來引用都有2000+了，這可是不折不扣的厲害paper，怎麽能放過呢？

    說幹就幹，重新選擇幾個數據集測試，對比SVM、LR、NB、KNN、BP等算法，效果馬上看得見的，更重要的是，現在的熱點可是CNN！

    對於這點，莫浩波絲毫不去擔心。他的重點放在了twnsorflow的開源代碼上麵，那些新穎的模型和架構是不合適放出來了的，他得刪掉，這是個麻煩事。

    第二天早上10點22，這個激動人心的時刻，莫浩波上傳了影響人類一百年的深度學習框架——tensorflow！與之一同上傳的，還有這篇TextCNN的論文。

    這時候，即便是小薑老師的郵件，莫浩波也絲毫不為她所動。他在等待，等待第一個幸運的讀者呢！

    不知過去了多久，github上邊的fork數顯示為1，打星數也設為1，莫浩波笑了，開心地笑了。

    還沒笑夠，冷不防芯片來襲:“人工智能基石發布，科技值100，科技滿值！”

    “科技值+1，芯片科技值滿，無法增加！”

    “啟動後備計劃，充能中……”

    “芯片充能滿，啟動能量釋放程序！”

    “能量釋放，釋放中，突破時空障礙，搜索穿越世界！”

    “動漫世界搜索中……”

    “已找到目標，目標躍遷！”

    “躍遷中……”

    酥地一下，莫浩波消失在原地，不知道傳送到了哪個動漫世界中。（m.101novel.com）