前段时间阅读了Jiwei Li等人[1]在EMNLP2015上发表的论文《When Are Tree Structures Necessary for Deep Learning of Representations?》,该文主要对比了基于树形结构的递归神经网络(Recursive neural network)和基于序列结构的循环神经网络(Recurrent neural network)，在4类NLP任务上进行实验，来讨论深度学习模型何时需要树形结构。下面我将通过分享这篇论文以及查看的一些相关资料来讨论一下我们何时需要树形结构知识。
1 句法分析树
根据不同的标注树库，句法分析树主要有两种形式：
1) 短语结构树(Constituent Tree)
2) 依存结构树(Dependency Tree)。
下面举个简单的例子，"My dog likes eating sausage." 使用Stanford parsing tool进行句法分析可以得到如下结果：
生成模型（Generative Model）是相对于判别模型（Discriminative Model）定义的。他们两个都用于有监督学习。监督学习的任务就是从数据中学习一个模型（也叫分类器），应用这一模型，对给定的输入X预测相应的输出Y。这个模型的一般形式为决策函数Y=f(X)或者条件概率分布P(Y|X)。
强化学习（Reinforcement Learning，简称RL）是机器学习中的一个领域，强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益。从本质上看，强化学习是一个通用的问题解决框架，其核心思想是 Trial & Error。
工业相机类型：按照输出信号类型的不同分为模拟相机和数字相机两种。而数字相机按照接口标准不同，可以分为1394相机、USB相机、CameraLink相机以及Gige相机四种。其中CameraLink接口相机能够解决大数据量传送问题；Gige接口相机能够解决长距离、快速传输问题；而1394相机和USB接口相机具有简单易用、性价比高等特点。
目前边缘计算已经得到了各行各业的广泛重视，并且在很多应用场景下开花结果。根据边缘计算领域特定的特点，本文认为6个方向是未来几年迫切需要解决的问题：编程模型、软硬件选型、基准程序与标准、动态调度、与垂直行业的紧密结合以及边缘节点的落地。
智能门锁的兴起是门锁行业推陈出新的必然结果。随着物联网以及人工智能等的发展，智联网世界必然到来。相较机械锁，智能门锁也更符合未来智联网社会的需求。
图形管线（graphics pipeline）向来以复杂为特点，这归结为图形任务的复杂性和挑战性。OpenGL作为图形硬件标准，是最通用的图形管线版本。2016年正式发布的Vulkan是OpenGL ES™的继任者，它为开发者提供更大的控制权以及更透明的程序设计，从总体上比OpenGL ES具有更大的潜力将性能最大化。
Android 包含一些设备上开发者选项，可帮助您直观地了解您的应用在何处出现界面渲染问题，如执行太多不必要的渲染工作，或执行长时间的线程和 GPU 操作。Profile GPU Rendering 工具以滚动直方图的形式直观地显示渲染界面窗口帧所花费的时间。在性能较低的 GPU 上，可用的填充率可能很低。 随着绘制帧所需的像素数增加，GPU 可能需要花较长时间来处理新命令......
深度卷积神经网络（CNN）是一种特殊类型的神经网络，在各种竞赛基准上表现出了当前最优结果。深度 CNN 架构在挑战性基准任务比赛中实现的高性能表明，创新的架构理念以及参数优化可以提高 CNN 在各种视觉相关任务上的性能。本综述将最近的 CNN 架构创新分为七个不同的类别，分别基于空间利用、深度、多路径、宽度、特征图利用、通道提升和注意力。
近年来，以人脸识别为代表的计算机视觉的发展备受关注，人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。前瞻产业研究院根据人脸识别行业发展现状，估算我国人脸识别市场规模约占全球市场的10%左右。