文章 2024-10-05 来自:开发者社区

探索AI技术:从基础原理到实际应用的全面剖析

一、引言人工智能(AI)作为21世纪最具变革性的技术之一,正在以惊人的速度改变我们的生活和工作方式。从智能助手到复杂的数据分析系统,AI的应用几乎无处不在。为了帮助读者更全面地了解AI技术,本文将从其基本概念开始,逐步探讨其在不同领域的应用、所面临的伦理问题以及未来发展的趋势。 二、AI的基本概念和技术AI是指使...

文章 2024-08-14 来自:开发者社区

通义语音AI技术问题之动态加权采样策略的工作原理如何解决

问题一:动态加权采样策略是如何工作的? 动态加权采样策略是如何工作的? 参考回答: 动态加权采样策略通过存储每个标记的采样权重并在每个迭代的每个批次之后更新权重字典来工作。在每个小批次中,当前模型预测掩码标记并计算标记的交叉熵损失,然后使用损失值计算采样权重。这样设计的目的是扩大不同标记之间的采样权重差异,进一步提高罕见标记的采样概率。 ...

通义语音AI技术问题之动态加权采样策略的工作原理如何解决
文章 2024-08-14 来自:开发者社区

通义语音AI技术问题之Diagonal Attention Pooling(Ditto)方法的工作原理如何解决

问题一:BERT中的哪些自注意力头与单词的重要性相关? BERT中的哪些自注意力头与单词的重要性相关? 参考回答: BERT中的某些自注意力头的从单词到自身的自注意力(即注意力矩阵的对角线值,称为对角线注意力)可能与单词的重要性相关。例如,头1-10的注意力矩阵在信息丰富的单词如“social media transitions”、“hill”和“li...

通义语音AI技术问题之Diagonal Attention Pooling(Ditto)方法的工作原理如何解决
文章 2024-08-14 来自:开发者社区

通义语音AI技术问题之JPCP方法的工作原理如何解决

问题一:JPCP方法是如何工作的? JPCP方法是如何工作的? 参考回答: JPCP方法首先将成对约束用于speaker embedding降维,通过SSDR策略调整embedding分布;然后,它利用E2CP方法调整聚类相似度矩阵,以改进说话人聚类的效果;最后,通过E2CPM的改进方法,减少语义结果解码错误所带来的负收益,并保留和强调高置信度的说话人...

文章 2024-08-14 来自:开发者社区

通义语音AI技术问题之CAM++模型中的CAM模块工作原理如何解决

问题一:如何在线体验Qwen-Audio和Qwen-Audio-Chat模型? 如何在线体验Qwen-Audio和Qwen-Audio-Chat模型? 参考回答: Qwen-Audio和Qwen-Audio-Chat模型已经发布到了Modelscope,可以通过访问相应的链接(https://modelscope.cn/models/qwen/Qwen...

问答 2022-06-13 来自:开发者社区

Applitools运用了AI技术的Visual Testing解决方案的原理是什么?

Applitools运用了AI技术的Visual Testing解决方案的原理是什么?

文章 2022-02-17 来自:开发者社区

Google 小程序「猜画小歌」背后的 AI 技术和原理浅析

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阿里云机器学习PAI(Platform of Artificial Intelligence)面向企业及开发者,提供轻量化、高性价比的云原生机器学习平台,涵盖PAI-iTAG智能标注平台、PAI-Designer(原Studio)可视化建模平台、PAI-DSW云原生交互式建模平台、PAI-DLC云原生AI基础平台、PAI-EAS云原生弹性推理服务平台,支持千亿特征、万亿样本规模加速训练,百余落地场景,全面提升工程效率。

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