一文帮你理解什么是深层置信网络(DBN)

机器学习和神经网络的融合,由多个带有数值的层组成,其中层之间存在关系,而数值之间没有。 深层置信网络主要目标是帮助系统将数据分类到不同的类别。深度信念网络如何演进?第一代神经网络使用感知器,通过考虑“权重&rdquo ...

《深入理解C++11:C++ 11新特性解析与应用》——3.3 右值引用:移动语义和完美转发

本节书摘来自华章计算机《深入 理解C++11:C++ 11新特性解析与应用》一书中的第3章,第3.3节,作者 IBM XL编译器中国开发团队,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。###3.3 右值引用:移动 语义和 ...

看文本知语义:谷歌推一步到位自然语言理解框架SLING | 论文+代码

null本文来自AI新媒体量子位(QbitAI)大多数自然语言 理解(NLU)系统分析语言的 过程是一条由分析步骤组成的流水线:先标注词性,再进行句法依存分析,然后为输入文本计算出 语义表示。谷歌打破了这条流水线上的所有步骤,把它们捏到了 ...

阿里云智能语义理解Quick Start

智能 语义 理解(Intelligent Semantic Understanding)依托阿里巴巴在深度学习、自然语言处理方向上的技术积累,为客户提供文本相似度和机器阅读 理解等优质算法技术。其中文本相似度可以计算两段短文本之间的相似度,并给出相似度评分 ...

论文Express | 美图云+中科院AAAI2018:视频语义理解的类脑智能

行为识别的方法摘要视频 语义 理解一直是学术界的研究热点之一。近两年随着短视频领域的火爆发展,围绕短视频的业务场景应用也在增长,工业界应用场景都对视频内容 理解提出了迫切的落地需求。与学术界用的确定性数据集不同,工业界业务产生的视频数据具有如下特点 ...

阿里小蜜的语音识别、语义理解技术用的是哪家公司的产品?

阿里小蜜的语音识别、 语义 理解技术用的是哪家公司的产品?有知道的不? ...

地图中的语义理解 | 硬创公开课

、机器学习、推荐系统、 语义 理解、机器智能等。 硬创公开课" href="//static.leiphone.com/uploads/new/article/740_740/201606/575146a23ed47.jpg" ...

谷歌语义理解框架SyntaxNet升级 开启无数可能性

在 AI 语义 理解领域,谷歌一直不遗余力地进行研发投入。对于普通用户而言,2015 年发布的基于深度神经网络的谷歌智能邮件回复,2016 年上线的神经机器翻译系统(GNMT),便源自于谷歌在该领域的研究成果。在消费级产品之外,谷歌还持续为 ...

深入理解 Swift 中闭包的捕捉语义(一)

本文讲的是深入 理解 Swift 中闭包的捕捉 语义(一),即使是有 ARC 的今天, 理解内存管理和对象的生命周期仍旧是非常重要的。当使用闭包的时候是一个特例,它在 Swift 中出现的场景越来越多,比起 Objective 的代码块的捕获规则有很多不同的 ...

HTML5标签的语义认知和理解(2)

null昨天说到了nav元素,nav元素的确是描述导航,但这个导航应该是对本网站而言的,不应该将nav用到对于外部的友情链接啊,收藏夹或什么的,总之,对元素来说,要实施他正确的 语义才是我们要讨论和研究的事情。我们可以用article来描述页面想表达的 ...

深度学习在商户挂牌语义理解的实践

POI名称的自动生成就格外重要,而机器对商户挂牌的 语义 理解又是其中关键的一环。本文主要介绍相关技术方案在高德的实践和业务效果。​导读:高德地图拥有几千万的POI兴趣点,例如大厦、底商、学校等数据,而且每天不断有新的POI出现。为了维持POI数据的鲜度 ...

HTML5标签的语义认知和理解(1)

,对于标签的运用无论如何都是见仁见智的东西,标准是一个指导和参考意见,不同的人有不同的 理解的哈利波特(莎士比亚我不是说你),我的 理解从最初的HTML4的 语义标签开始:&标签的分类方式很多,HTML4中我简单的将标签分为默认block和默认 ...

《无线网络:理解和应对互联网环境下网络互连所带来的挑战》——第2章 无线生态系统 2.1无线标准化过程

、视频聊天、多人在线游戏、网络电视等丰富的应用和内容流支持。本节书摘来自华章出版社《无线网络: 理解和应对互联网环境下网络互连所带来的挑战》一书中的第2章,第2.1节,作者:(美)杰克L.伯班克(Jack L. Burbank)等著,更多章节内容可以访问云栖社区 ...

《C和C++程序员面试秘笈》——1.9 如何理解C++是面向对象化的,而C是面向过程化的

本节书摘来自异步社区出版社《C和C++程序员面试秘笈》一书中的第1章,第1.1节,作者: 董山海,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。###1.9 如何 理解C++是面向对象化的,而C是面向 过程化的C和 ...

深入理解Linux启动过程

null深入 理解Linux启动 过程&&&&&本文详细分析了Linux桌面操作系统的启动 过程,涉及到BIOS系统、LILO&和GRUB引导装载程序,以及bootsect、setup、vmlinux等映 ...

GAE研究小组:面向对象与面向过程的工程化理解

是。这给我带来一点困扰。另外,我没有做过基于CGI的纯Web服务程序,目前正在努力学习和 理解这个程序的工作原理,这里面也面临了一个问题,其运行模型为完全的响应请求型,即没有请求,不工作,有请求,启动一个线程或子进程开始工作,这和原来做的服务器,自己来 ...

《深入理解Android:Telephony原理剖析与最佳实践》一2.2 Android源代码下载及编译过程

本节书摘来自华章出版社《深入 理解Android:Telephony原理剖析与最佳实践》一 书中的第2章,第2.2节,作者:杨青平,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。###2.2 Android源代码下载及编译 ...

《深入理解大数据:大数据处理与编程实践》一一2.4 Hadoop MapReduce程序开发过程

本节书摘来自华章计算机《深入 理解大数据:大数据处理与编程实践》一书中的第2章,第2.4节,作者 主 编:黄宜华(南京大学)副主编:苗凯翔(英特尔公司),更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 ###2 ...

语义建模 - 数据资源平台

。 设置云计算资源 在 语义建模 过程中产生的临时表、新的衍生标签 ...

使用Exactly-Once投递语义收发消息 - 消息队列RocketMQ版

本文主要介绍如何使用消息队列RocketMQ版的Exactly-Once投递 语义收发消息,以保证消息的最终处理结果写入到数据库有且仅有 ...

Exactly-Once投递语义 - 消息队列RocketMQ版

本文主要介绍消息队列RocketMQ版的Exactly-Once投递 语义的概念和典型使用场景,以便您 理解如何使得消息只被消费端处理且仅 ...

PAI图像语义分割训练 - 机器学习PAI

PAI-EasyVision提供图像 语义分割模型的训练及预测功能,本文为您介绍如何通过PAI命令进行图像 语义分割模型训练 ...

深层学习:心智如何超越经验1.3 深层学习

获取) 过程中,人类进化出了认知 过程和机制,这使他们能抑制经验并超越经验给出的动作指令。 深层学习假说并不否认认知机制在经验的基础上起作用。归纳学习在严格的条件下才有用,人们可以明显支配如下 过程:将情景信息编码到记忆中、归纳推理、形成预期和计划等,这在认知 ...

语义挖掘工具 - 智能对话分析

语义挖掘工具是通过对批量对话信息进行挖掘,聚类出这些对话中的意图,并将对话中的话术归入系统意图中。新建任务点击 语义挖掘工具右上角的新建任务即可唤出新建 语义挖掘任务的弹窗,输入任务名称并选择 ...

语义向量距离(双表) - 机器学习PAI

。 注意事项 使用 语义向量距离(双表)组件时,您需要注意以下事宜: 算法 ...

语义向量距离 - 机器学习PAI

本文为您介绍PAI-Studio提供的 语义向量距离算法组件。 基于算法 语义向量结果(如Word2Vec ...

PAI图像语义分割预测 - 机器学习PAI

。 图像 语义分割预测 基于已有的文件列表,您可以通过PAI命令启动图像分割离线预测任务,示例如下。pai -name ev_predict_ext ...

【Spark Summit East 2017】使用机器学习注释器和大规模深度学习本体进行语义自然语言理解

本讲义出自David Talby在Spark Summit East 2017上的演讲,主要介绍了一个通过自由文本格式的病人记录给出临床诊断推理和实时的参考意见的端到端系统,该系统的架构是构建在 ...

《语义网基础教程(原书第3版)》—— 第1章 语义网的愿景

不再局限于简单地查找关键词,而将变得更加 语义化,包括查询同义词,识别同音异义词,并且考虑搜索查询的情境和意图。如果个人浏览agent能够 理解一个网页的内容并将其裁剪为个人感兴趣的概述,网站将变得更加个性化(personalized)。通过当前用户的活动来 ...

什么是语义Web?语义Web是什么

本文讲的是什么是 语义Web? 语义Web是什么,所谓“ 语义Web”,是计算机业和互联网业对网络下一阶段发展所作出的术语化定义,其基本含义即基于网络建立任何微小数据的连接,这种连接不仅仅局限于网页。这样一来,任何微小的数据都可以与其他 ...

《语义网基础教程(原书第3版)》—— 1.2 语义网技术

,逻辑首先提供形式语言(formal language)来表达知识。其次,逻辑为我们提供广泛 理解的形式 语义(well-understood formal semantics):在绝大多数逻辑中,句子的含义不需要通过对知识的操作来定义。我们常提到描述性知识:我们 ...

《Web前端开发精品课 HTML与CSS进阶教程》——第02章 语义化2.1 语义化简介

由于HTML简单,很多初学者对它存在一种偏见,觉得它没多少东西,因此在学习的 过程中随便对待。其实,学习HTML的重点不在于掌握了多少标签,而是在于掌握标签的 语义以及如何编写一个 语义结构良好的页面。在实际开发 过程中,很多人由于对标签 语义不熟悉,常常用某 ...

《语义网基础教程(原书第3版)》—— 2.7 RDF和RDF模式的公理化语义

(predicate logic),它作为所有(符号)知识表示的基础被广泛接受。在形式化 过程中使用的公式被称为公理(axiom)。通过使用形式语言(如逻辑形式语言)来描述RDF和RDFS的语义,使得 语义没有二义性并且机器可存取。另外,我们通过自动推理机操纵逻辑公式 ...

深层学习:心智如何超越经验2.3 解释变化

得到不同的预测结果,所以对于某种特定的变化机制需要校正其触发条件才能提高解释的准确性。简而言之,成分解释把宏观变化解释为多重微观变化的累积,通过受特定触发条件控制的基本 过程而产生。[41]我认为这就是我们通常对变化的 理解:将其分解成一系列小的变化 ...

《语义网基础教程(原书第3版)》—— 第3章 查询语义网

本节书摘来自华章出版社《 语义网基础教程(原书第3版)》一 书中的第3章,第3.1节,作者:(希)Grigoris Antoniou(荷)Paul Groth(荷)Frank van Harmelen(荷)Rinke Hoekstra ,更多章节内容可以 ...

深层学习:心智如何超越经验2.1 杜绝回避

重要的内部加工 过程时,这些基本的事实是无法被 理解的。另一种回避的形式是用对社会环境或周边文化的描述取代对心智的描述。这一方法在社会人类学及其相关学科中蓬勃发展,在20世纪的最后20年,号称情境认知学派的成员提出了一个特别激进的构想:我们在不同形式下的组内 ...

《领域驱动设计:软件核心复杂性应对之道(修订版)》—第1章 1.5节深层模型

有用的模型很少停留在表面。随着对领域和应用程序需求的 理解逐步加深,我们往往会丢弃那些最初看起来很重要的表面元素,或者切换它们的角度.本节书摘来自异步社区《领域驱动设计:软件核心复杂性应对之道(修订版)》一书中的第1章,第1.5节 深层模型,作者【美】埃里克 ...

C++中extern “C”含义深层探索

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C++中extern “C”含义深层探索

null1.引言  C++语言的创建初衷是“a better C”,但是这并不意味着C++中类似C语言的全局变量和函数所采用的编译和连接方式与C语言完全相同。作为一种欲与C兼容的语言,C++保留了一部分 过程式语言的特点(被世人 ...

转--C++中extern “C”含义深层探索

null1.引言  C++语言的创建初衷是“a better C”,但是这并不意味着C++中类似C语言的全局变量和函数所采用的编译和连接方式与C语言完全相同。作为一种欲与C兼容的语言,C++保留了一部分 过程式语言的特点(被 ...

对话智能的前沿研究和大规模应用云讲座

二是如何解决带推理的<em>深层语义理解</em>问题;三是如何让规则化的多轮对话管理具备数据学习能力问题。针对如何解决低资源小样本下的理解问题,达摩院首次将Few-shot learning小样本学习技术引用到对话系统。小样本学习...

量子力学揭示幽默的<em>深层</em>机制,<em>语义</em>冲突就像量子态叠加

注意:这并不意味着幽默的认知<em>过程</em>依赖于量子现象,只是描述量子现象的模型被用来描述<em>语义</em>冲突。幽默感能否产生,内容至关重要——取决于表达方式、听众所处环境等因素。理论上,量子模型可以把这些因素都纳入考虑,...

深度RNN解决<em>语义</em>搜索难题

这个<em>过程</em>可以<em>理解</em>为判断查询和每个句子之间的<em>语义</em>相关程度,然后每个句子做出投票,根据每个句子的投票结果构造出文档整体和查询的<em>语义</em>相关程度。可以看出,上述结构把文档转换为句子的集合,而在每一层结构中反复...

中科院自动化所提出BIFT模型:面向自然语言生成,同步...

编码器 Encoder 对输入文本进行<em>深层语义</em>表示,解码器 Decoder 依据输入文本的语义表示产生输出文本。编码器和解码器都是由多层网络堆积而成,编码器中的每一层主要包括自我注意机制(Self-Attention)和前馈网络...

基于深度学习的智能问答

面对问答中复杂多样化的自然语言表示形式(如多语同现,异构信息,表情符号等),问答匹配模型[38-40]往往使用<em>深层</em>卷积神经网络(DCNN)来完成问句和答案的句子建模,并将高层输出的问答<em>语义</em>表示传递给多层感知器...

白硕:人工智能的诗与远方,一文读懂NLP起源、流派和...

更复杂语言现象的<em>理解</em>、更复杂<em>语义</em>关系的抽取,仍然任重道远。随着日本五代机计划的失败,第二波人工智能浪潮消退,互联网在 WWW 的出现后迅速崛起,NLP 技术穿上了互联网马甲,搭上了搜索引擎的班车,成为了一门...

《大数据管理概论》一2.3 大数据融合的方法论

3)缺乏<em>理解</em>和揭示数据背后的<em>深层</em>意义:已有的融合方法关注点在于集成多源数据提供统一访问和集成化知识,但是缺乏<em>理解</em>,没有揭示数据背后的<em>深层</em>意义。然而,大数据融合中知识的隐含性,以及知识的<em>理解</em>、分析对融合...

《中国人工智能学会通讯》——7.24 现今知识图谱应用...

7.24 现今知识图谱应用的挑战和展望 知识图谱本身仍是一个快速发展的领域。它在搜索引擎中的应用更是刚刚...最终帮助搜索引擎从更<em>深层</em>的<em>语义</em>上<em>理解</em>文本,更智能地给用户提供搜索结果,让人类的信息获取变得更加简单。

人工智能的研究热点:自然语言处理

深度学习在NLP中的应用非常广泛,可以说横扫NLP的各个应用,从底层的分词、语言模型、句法分析、词性标注、语音识别等到高层的<em>语义理解</em>、语用阐释、对话管理、知识问答等方面都几乎都有深度学习的模型,并且取得了...

拆开阿里小蜜的内核,看智能人机交互的实现逻辑

一种是学术界非常火爆的Deep Learning生成模型方式,通过Encoder-Decoder模型通过LSTM的方式进行Sequence to Sequence生成,如图:seq2seq网络结构图 Generation Model(生成模型):优点:通过<em>深层语义</em>方式进行答案...
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