合成注意力推理神经网络-Christopher Manning-ICLR2018
DL自2012年发展至今已经有5年多之久，在语音、图像和NLP领域都有丰硕的成果，掀起了人工智能技术的浪潮。众所周知，机器学习（ML），乃至深度学习（DL）具有非常强的学习表征能力，但却不能像人一样进行推理（Reasoning）。
如何帮助ML和DL现在是学术界另一个活跃的研究主题。今天就带大家领略一下学术界的大咖们，在这个领域都在做些什么事情。今天，分享一个Stanford NLP负责人，Christopher D Manning在ICLR-2018年上的一个分享视频-合成注意力推理神经网络，借助Compositional Attention帮助深度学习模型进行推理。
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SAIL 新任负责人，Christopher Manning于1989年在澳大利亚国立大学取得三个学士学位（数学、计算机和语言学），并于 1994 年获得斯坦福大学语言学博士学位。
他曾先后在卡内基梅隆大学、悉尼大学等任教，1999 年回到母校斯坦福，就职于计算机科学和语言学系，是斯坦福自然语言处理组（Stanford NLP Group）的创始成员及负责人。重返斯坦福之后，他一待就是 19 年。
Manning 的研究目标是以智能的方式实现人类语言的处理、理解及生成，研究领域包括树形 RNN 、情感分析、基于神经网络的依存句法分析、神经机器翻译和深度语言理解等，是一位 NLP 领域的深度学习开拓者。他是国际计算机学会 (ACM)、国际人工智协会（AAAI）、国际计算语言学会（ACL）等国际权威学术组织的 Fellow，曾获 ACL、EMNLP、COLING、CHI 等国际顶会最佳论文奖，著有《统计自然语言处理基础》、《信息检索导论》等自然语言处理著名教材。个人主页：https://nlp.stanford.edu/manning/
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