号称要砸翻译饭碗,神经机器翻译哪家强?

综上所述,添加了神经网络机器翻译相较于往日的确不可同日而语了。在某些方面已经隐隐约约接近人类翻译的水准,所以有相关翻译人员担心也不算夸张。不过对于普通人而言,在有相关翻译需求时,综合词语、段落准确率...

斯坦福大学 NLP 组开放神经机器翻译代码库

NLP)发布了一篇文章,总结了该研究组在神经机器翻译(NMT)上的研究信息。在这篇文章中,他们还放出了在多种翻译任务上(比如英德翻译和英语-捷克语翻译)实现了当前最佳结果的代码库(codebase)。除此之外,「...

斯坦福大学 NLP 组开放神经机器翻译代码库

NLP)发布了一篇文章,总结了该研究组在神经机器翻译(NMT)上的研究信息。在这篇文章中,他们还放出了在多种翻译任务上(比如英德翻译和英语-捷克语翻译)实现了当前最佳结果的代码库(codebase)。除此之外,「...

可视化Keras深度学习神经网络模型

运行示例用创建的模型的图形创建文件model_plot.png:实践经验:我通常建议在Keras中创建一个神经网络模型的总结和图形。我推荐这个有几个原因: 1.确认图层顺序。将顺序API错误地添加图层与功能性API错误地连接在...

Facebook开源机器学习翻译项目fairseq

这一种方法是机器翻译的一种替代框架,也给其它的文本处理任务提供了新的思路。例如,多跳机制在对话系统中允许网络注意对话的不同部分。例如对两个没有联系的事实,可以把它们联系在一起来更好地回答复杂的问题。AI...

文本分类、语言建模、机器翻译

本文讲的是用深度学习解决自然语言处理中的7大问题,文本分类、语言建模、机器翻译等,自然语言处理领域正在从统计学方法转向神经网络方法。在自然语言中,仍然存在许多具有挑战性的问题。但是,深度学习方法在某些...

能帮你更好理解分析深度卷积神经网络,今天要解读的是...

然而高质量深度模型的发展依赖于大量的尝试,这是由于没有很好的理解深度模型是怎么工作的,在本文中,提出了一个可视化分析系统,CNNVis,帮助机器学习专家更好的理解、分析、设计深度卷积神经网络。关键词:深度...

零基础进行神经网络语言建模

总结:这篇文章介绍了如何通过首先添加一个RNN,然后添加可变化的Dropout和权重绑定来改进一个非常简单的前馈神经网络语言模型。近几个月来,我们已经看到RNN语言建模方面的最新进展。目前最新的结果由Melis等人最近...

[译]Scratch 平台的神经网络实现(R 语言)

本文讲的是[译]Scratch 平台的神经网络实现(R 语言),原文地址:Neural Networks from Scratch(in R) 原文作者:Ilia Karmanov 译文出自:掘金翻译计划 本文永久链接:github.com/xitu/gold-m…译者:CACppuccino ...

【邓侃】哈佛大学机器翻译开源项目 OpenNMT的工作原理

哈佛大学机器翻译开源项目 OpenNMT 2016年12月20日,哈佛大学自然语言处理研究组,宣布开源了他们研发的机器翻译系统 OpenNMT [1],并声称该系统的质量已经达到商用水准。在 OpenNMT 官网上,有这么一段话,The main...

fairseq,准确性最高、速度比循环神经网络快9倍

AI研究院(FAIR)发表了他们的研究成果fairseq,在fairseq中,他们使用了一种新型的卷积神经网络来做语言翻译,比循环神经网络的速度快了9倍,而且准确性也是现有模型中最高的。此外,他们在GitHub公布了fair序列...

能模仿韩寒小四写作的神奇递归神经网络(附代码)

引言 在离人工智能越来越近的今天,研究界和工业界对神经网络和深度学习的兴趣也越来越浓,期待也越来越高。我们在深度学习与计算机视觉专栏中看过计算机通过卷积神经网络学会了识别图片的内容——模仿人类的看,而...

简单的智慧算法存在吗?一篇机器翻译的文章试图求解

一篇机器翻译的文章试图求解,达到人的水平的,简单的人工智能/智慧算法是否有可能存在?这个是一个带有终极性的问题。尤瓦尔·赫拉利的畅销书《未来简史》(Homo Deus)中花了大量笔墨讨论智人的智能的来源,以及...

机器之魂:聊天机器人是怎么工作的

聊天机器人的文本分类方法 模式匹配 算法 神经网络 无论你使用哪种分类器,最终的结果一定是给出一个回应。音乐盒可以利用一些机械机构的联系来完成一些额外的“动作”,聊天机器人也如此。回应中可以使用一些额外的...

PaperWeekly 第七期

神经网络机器翻译(NMT)是seq2seq模型的典型应用,从2014年提出开始,其性能就接近于传统的基于词组的机器翻译方法,随后,研究人员不断改进seq2seq模型,包括引入注意力模型、使用外部记忆机制、使用半监督学习和...

自然语言处理的6大法宝

我们发现,卷积神经网络主要用于文本分类,而递归神经网络通常用于自然语言生成或机器翻译。作者:Olga Davydova*以上为译文 本文由[北邮@爱可可-爱生活]...

TensorFlow上手要点都总结在这儿了,你还有理由偷懒吗...

Steven Dufresne:在90年代我开始写神经网络软件。TensorFlow开源后,一直十分渴望用它搭建一些有趣的东西。谷歌的人工智能系统是现在的新热点。当TensorFlow可以被安装在树莓派上,操作变得非常容易。在上面我很快...

用两万篇论文告诉你:机器学习在过去五年中发生了什么

RL)、神经网络翻译以及图像生成等。最后,在模型方面可以看到:全卷积网络(FCN)、LSTMs/GRUs、Siamese Nets 以及 Encoder decoder nets等热词。与之相反,哪些关键词在过去一年中出现了下滑,变成了最冷门的关键词...

MIFS2016 机器智能前沿论坛闭幕|学术前沿

微软亚洲研究院首席研究员刘铁岩博士分享了对偶学习在机器学习中的新应用,在不使用有标签的双语预料情况下,对偶学习的性能达到或超过了最先进的神经网络机器翻译模型,他还表示,对偶学习将成为机器学习的新浪潮,...

首次超越LSTM:Facebook 门卷积网络新模型能否取代递归...

在论文的最后,研究者总结说,我们(Facebook)发布了一个卷积的神经网络,使用一个新的门机制来为语言建模。与递归神经网络相比,我们的方法建立了一个输入词语的层级表征,让它可以更好地捕获长距离的依存性...

剑桥大学研究院总结:26条深度学习经验

我不会用60个小时的时间来讲解神经网络知识的价值,而会以段落的方式来总结我学到的一些有趣的知识点。在撰写本文时,暑期学校网站仍可以访问,并附有全部的演示文稿。所有的资料和插图都是来自原作者。暑期学校的...

8种常见机器学习算法比较

通常最开始我们都会选择大家普遍认同的算法,诸如SVM,GBDT,Adaboost,现在深度学习很火热,神经网络也是一个不错的选择。假如你在乎精度(accuracy)的话,最好的方法就是通过交叉验证(cross-validation)对各个...

同声传译,Skype完胜99.9%地球人

的机器学习原型通过预览阶段的大量数据进行训练,并优化语音识别(SR)和自动化机器翻译(MT)任务,这些优化包括去除语句中的不流利成分(比如“ahs”、“umms”和重复性的语言)、把文本分段成句子、增加标点符号...

同声传译,Skype完胜99.9%地球人

的机器学习原型通过预览阶段的大量数据进行训练,并优化语音识别(SR)和自动化机器翻译(MT)任务,这些优化包括去除语句中的不流利成分(比如“ahs”、“umms”和重复性的语言)、把文本分段成句子、增加标点符号...

NLP 从入门到实战,阿里 iDST 9 大名师即将开讲

机器翻译 机器翻译的基本概念 统计机器翻译和神经网络机器翻译的原理和工作机制 主要开源机器翻译系统 工业级机器翻译系统的主要架构、常见问题和解决方案 9.搜索引擎数据在NLP中的应用 搜索引擎的基本概念。搜索...

深度学习必备手册(上)

然而高质量深度模型的发展依赖于大量的尝试,这是由于没有很好的理解深度模型是怎么工作的,在本文中,提出了一个可视化分析系统CNNVis,帮助机器学习专家更好的理解、分析、设计深度卷积神经网络。NLP(自然语言...

教你如何在机器学习竞赛中更胜一筹(下)

例如,如何解释一个神经网络的输出到客户端是有用的?有什么资源可以参考吗?它们在某种意义上是有用的,你可以很有可能提高准确度(在预测上我们说营销反应)与线性模型(如回归)。解释输出是很困难的,在我看来,...

PaperWeekly 第二十二期-Image Caption任务综述

其中encoder一般为卷积神经网络,利用最后全连接层或者卷积层的特征作作为图像的特征,decoder一般为递归神经网络,主要用于图像描述的生成。由于普通RNN存在梯度下降的问题,RNN只能记忆之前有限的时间单元的内容,...

我们压缩了一批深度学习进阶“传送门”给小白

语言翻译 机器翻译 ——翻译语言的能力——是AI研究人员长久以来的梦想。深度学习使这一梦想更接近现实。所需数据 不同语言同一意思的语句对。例如,“I am a student”和“je suis étudiant”可能出现在一个用于...

机器学习基础:分类vs回归

一些算法可用于分类和回归的小修改,例如决策树和人工神经网络。有些算法不能或不能很容易地用于这两种问题类型,例如用于回归预测建模的线性回归和用于分类预测建模的逻辑回归。重要的是,我们评估分类和回归预测的...

9篇论文、12个workshop、2个Tutorial,谷歌是 ACL ...

通过在近期的神经机器翻译方法基础上进行进一步开发,论文中为语法错误更正提出了一种新的用于带有内含的注意力层的混合式神经网络模型。实验表明这种新模型通过单词集成和字符级别信息的方法,对以上两类错误都可以...

(转)PaperWeekly 第二十二期-Image Caption任务综述

其中encoder一般为卷积神经网络,利用最后全连接层或者卷积层的特征作作为图像的特征,decoder一般为递归神经网络,主要用于图像描述的生成。由于普通RNN存在梯度下降的问题,RNN只能记忆之前有限的时间单元的内容,...

深度学习全网最全学习资料汇总之模型介绍篇

卷积神经网络 CNN 深度学习元老Yann Lecun详解卷积神经网络 Yann Lecun 的 CNN 话题演讲+ppt。链接:http://www.leiphone.com/news/201608/zaB48AcZ1AFm1TaP.html 卷积神经网络(CNN)新手指南 翻译自国外的 CNN ...

你知道吗?VR或AR的精度和分辨率可以进一步提升!

4.五级自由度的高精度机器测试,它允许使我们能够彻底地描述磁场,并确保评估的准确性以及一个独立于用户固定精度的精准SSC追踪系统。背景和相关工作 在该部分,我们讨论了有关磁场人眼追踪器和SSC系统的工作原理和...

简明 TensorFlow 教程— 第三部分:所有的模型

RNN 用例:语言建模,机器翻译,词嵌入,文本处理。自从长短期记忆神经网络(LSTM)和门限循环单元(GRU)的出现,循环神经网络在自然语言处理中的发展迅速,远远超越了其他的模型。他们可以被用于传入向量以表示字符...

革命尚未成功,“Deep Learning”再次无缘Gartner技术...

除了垃圾邮件过滤外,机器学习还在如手写识别、机器翻译、诈骗侦测和产品推荐上有许多成功的应用案例。其实机器学习已经出现很长一段时间了。据维基百科的记载,早在1959年,Arthur Samuel就已经给出了机器学习的...

科学领域中的深度学习一览

这些结果表明,DNN将来可能成为大脑-机器接口的最先进的方法,这需要更多的工作来找到在小型数据集上训练深度神经网络的最佳实践。除了对义肢修复至关重要的大脑信号的解码能力,我们还研究了DNN用作揭示神经科学...

Keras多GPU训练指南

训练深度神经网络将变得非常容易,就*跟调用函数一样简单*!如何使用Keras进行多GPU训练 当我第一次使用Keras的时候,我深深爱上了它的API。它简单而又优雅,类似于scikit-learn。但是,它又非常强大,能够实现并训练...

【独家】60年人工智能简史

在美国,美国国防部高级研究计划局资助研究人工智能的主要原因是想创造一个完美的机器翻译,但连续两件事破坏了这个想法,并开启了后来被称为第一个人工智能寒冬的阶段。事实上,自动语言处理咨询委员会(ALPAC)于...

2017年ACL的四个NLP深度学习趋势(二):可解释性和...

在可视化和理解神经机器翻译中,计算相关性分数,量化了特定神经元对另一个神经元的贡献。论文中提供的可视化看起来非常类似于从注意力分布产生的可视化。然而,计算的方法是不同的。相关性分数是直接衡量一个神经元...

INTERSPEECH 2017系列|语音识别技术之声学模型

语音识别是实现智能的人机交互的前沿阵地,是完全机器翻译,自然语言理解等的前提条件。语音识别的研究起源于上世纪的50年代,此后经过无数学者坚持不懈的努力,从最初的基于孤立词的小词汇量语音识别系统到目前的...

机器人操作系统ROS原理与应用》——2.1 大数据组织...

而在学术和知识研究领域也有各自阵地,包括深度学习、神经网络机器学习等。未来,数据的价值将借助于传感器、海量数据、数据推演的模型和算法、自动程序设计、自动控制以及硬件集成等方式独立开展行动。2.1.2 ...

用金庸、古龙群侠名称训练 LSTM,会生成多么奇葩的...

Dependencies的问题,很来出现了很多改进版本,目前应用在相当多的领域(包括机器翻译、对话机器人、语音识别、Image Caption等)。标准的RNN里,重复的模块里只是一个很简单的结构,如下图:LSTM也是类似的链表结构...

深度学习和自然语言处理:诠释词向量的魅力

有这样语意关系的词向量可以用来改进很多现有的自然语言处理应用比如机器翻译、信息检索和问答系统,甚至会催生出新的创意和应用。下图展示了基于语法和语义的词关系测试,使用一个skip-gram训练模型得到的640维的词...

【确认】Master就是AlphaGo升级版!...

Search,神经网络玩围棋游戏的能力,就达到了最先进的蒙特卡洛树搜索算法的级别(这种算法模拟了上千种随机自己和自己下棋的结果)。我们也引入了一种新搜索算法,这种算法将蒙特卡洛模拟和价值、策略网络结合起来。...

用TensorFlow和TensorBoard从零开始构建ConvNet(CNN...

在本教程中,我将介绍如何使用TensorFlow,从头开始构建卷积神经网络,并使用TensorBoard可视化我们的图形及神经网络性能。如果您不了解完全神经网络的一些基础知识,我强烈建议您首先看另一个教程关于TensorFlow。...

如何将TensorFlow用作计算框架

然而,当我们开始勇于进入神经网络,深度学习和一些算法的内部运作时,我们将开始使用Tensorflow框架,该框架具有访问更多低级API的能力,为我们提供在模型上更细致的控制。因此,我们将花费一些时间熟悉Tensorflow...

用深度学习(CNN RNN Attention)解决大规模文本分类...

机器翻译为例简单介绍下,下图中&是源语言的一个词,&是目标语言的一个词,机器翻译的任务就是给定源序列得到目标序列。翻译&的过程产生取决于上一个词&和源语言的词的表示&(&的 bi-RNN 模型的表示),而每个词所...

【又一重磅】再获翻译授权,斯坦福CS231N深度学习与...

而近年来的神经网络/深度学习使得上述任务的准确度有了非常大的提升。加之最近做了几个不大不小的计算机视觉上的项目,爱凑热闹的博主自然不打算放过此领域,也边学边做点笔记总结,写点东西,写的不正确的地方,...

使用 AI 为 Web 网页增加无障碍功能

图为此神经网络的概况(图片来自&im2txt Github repository)根据 Github 库中的说明,这个模型在 Tesla k20m GPU 上的训练时间大约为 1-2 周(在我笔记本的标准 CPU 上计算需要更多的时间)。不过值得庆幸的是,...

大牛讲堂|深度学习Sequence Learning技术分享

Sequence Learning 已经成功应用到多个领域,比如语音识别、Image Captain、机器翻译、OCR 等,它们的共同特点是利用 DNN 或者 CNN 提取高级语义特征,利用 RNN 建模时序信息。在损失函数方面,除了常见的 logistic ...

深度学习在 iOS 上的实践 —— 通过 YOLO 在 iOS 上...

神经网络 YOLO 的架构是很简单的,它就是一个卷积神经网络:Layer kernel stride output shape-Input (416,416,3)Convolution 3×3 1(416,416,16)MaxPooling 2×2 2(208,208,16) Convolution 3×3 1(208,208,32)...

Arimo利用Alluxio的内存能力提升深度学习模型的结果...

深度学习算法通常被一些具体应用所采用,其中比较显著的应用领域包括计算机视觉、机器翻译、文本挖掘、欺诈检测等。深度学习的方法在大模型加大数据的场景下效果显著。与此同时,被设计用来处理大数据的分布式计算...

2017上半年无监督特征学习研究成果汇总

这个想法是学习如何通过神经网络来捕获这个统计轨迹,该神经网络的任务是区分因果/反效应。训练这种网络的唯一方法就是对关于因果关系的事实进行标注。这些数据集中并不多。但事实是,这些数据可以很容易地合成,...

人工智能如何跨越“语言关”,看高文、刘兵、李航、马...

华为诺亚方舟实验室主任李航以《神经符号处理开启自然语言处理新篇章》为题作了报告,他通过分析神经网络方法和符号逻辑方法各自的优缺点,指出了二者存在很强的互补性,因而可以结合双方的优势,构建更强的模型。...

ACL2016最佳论文:用于口语对话系统策略优化的在线...

机器翻译(MT)中也有成功地运用,它使用RNN解码和编码器对长短不一样的短语进行固定长度向量定位。与MT相似的是,对话镶嵌使得长短不一的话语能在固定长度向量上进行定位。尽管镶嵌在此处的运用是为GPC任务成功...

周轶璐教授:服务好医生,如何更全面地了解数据、利用...

另外,我们还做了一个SomMap,它是基于一个2-3层的神经网络做的应用,当你获得一连串信息的时候,它就能将这些信息全部整合在一起形成一个Map,在这个Map上还会显示具体参数来代表这些文章的关联度及语义上的相近度...

如何使用最流行框架Tensorflow进行时间序列分析——第...

但是,随着深度学习的出现,卷积神经网络(CNN)的性能已经可以胜过这种人工提取特征的方法。CNN不需要任何手动设置任何的图像特征。在训练过程中,随着层次越来越深,CNN越来越复杂,进而它自己会学习得到许多...

数据驱动的多策略聊天引擎

Google使用sequence-to-sequence技术在机器翻译领域取得不俗成绩,聊天机器人本质上和机器翻译问题是相似的。sequence-to-sequence将输入的问题逐词或字encode成为一个向量表示,然后再根据这个向量表示逐词或字...

【ACL 2017 七大看点】北大、清华、中科院、复旦5 篇...

研讨会、研习会:机器学习和深度学习是绝对关键词 ACL 2017 共有 32 个 workshop,其中有首次举办的“神经机器翻译”、“网络语言滥用”等 workshop,也有第 21 届北欧计算语言学大会和第 11 届语言注释(Linguistic...

一文学会最常见的10种NLP处理技术(附资源&代码)

论文:这篇优秀的论文使用双向LSTM(长短期记忆网络)神经网络结合监督学习和非监督学习方法,在4种语言领域实现了命名实体识别的最新成果。(https://arxiv.org/pdf/1603.01360.pdf)程序实现:以下是如何使用spacy...

keras中最常用深度学习的API

2.如何使用API函数定义简单的多层感知器,卷积神经网络和循环神经网络模型。3.如何使用共享层和多个输入和输出定义更复杂的模型。OK,让我们开始吧。教程概述 本教程分为6部分:1.Keras序贯模型。2.Keras功能...

完全图解RNN、RNN变体、Seq2Seq、Attention机制

序列形的数据就不太好用原始的神经网络处理了。为了建模序列问题,RNN引入了隐状态h(hidden state)的概念,h可以对序列形的数据提取特征,接着再转换为输出。先从h1的计算开始看:图示中记号的含义是:圆圈或方块...

词袋模型的通俗介绍

在自然语言处理中神经网络方法,2017年。这被称为特征提取或特征编码。这是一种流行的、简单的文本数据提取方法被称为文本的词汇模型。2、什么是词袋(Bag-of-Words)?一个简单的词袋模型(BOW),是一种使用机器学习...

NLP入门+实战必读:一文教会你最常见的10种自然语言...

论文:这篇优秀的论文使用双向LSTM(长短期记忆网络)神经网络结合监督学习和非监督学习方法,在4种语言领域实现了命名实体识别的最新成果。(https://arxiv.org/pdf/1603.01360.pdf) ``` 程序实现:以下是如何使用...

演讲稿丨苏中 脑启发计算

仿造大脑构建这样一个简化的物理结构,当这个结构足够大的时候,在图像、视频,语音中取得了突破性的结果,我们也看到一些用循环神经网络做一些在自然语言理解上,做机器翻译方面都有好的结果,当然还有最近的围棋...

从短句到长文,计算机如何学习阅读理解

如今,我们在图像识别、机器翻译和语音识别等研究领域已经看到了机器学习带来的显著成果。例如图像识别技术对癌细胞病理切片(http://dwz.cn/601NC7)的识别能力已逐步超过人类,目前机器围棋棋手...

自然语言处理多任务学习目标

1.2调节初始状态:RNN神经网络的初始状态通常被初始化为零向量。根据Hinton在2013年演讲,我们可以得知这种初始化的方法是有益的。虽然学习状态比零向量更独立于序列,但是它也并非完美.Weng(2017),他建议通过对...

专访科大讯飞:成为世界第一,只是阅读理解系统...

2003年本科毕业于中国科技大学,2008年博士毕业于中科院自动化所,长期从事语音、语言、人工智能方向研究,主持的语音评测技术国内首次应用大规模英语口语考试,主持的机器翻译曾两次获国际比赛第一名。作为主要负责...

Yann LeCun连发三弹:人人都懂的深度学习基本原理(附...

在深度学习领域,我们使用一种特殊的方法:卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN) 有趣的是,这种网络结构,是受到哺乳动物的视觉皮层启发。一个物体可以有多个角度的照片,比如我要给这个剪刀拍照,各个...

一份不可多得的深度学习技巧指南

What:输入神经网络数据的好坏直接关系着网络训练结果,一般需要对数据进行预处理,常用的数据预处理方式有: 去均值:每个原始数据减去全部数据的均值,即把输入数据各个维度的数据都中心化到0;归一化:一种方式是...

医学精准要影像先行,影像精准就要技术先行

年代,随着神经网络研究的深入,尤其是深层神经网络技术研究的深入,把深入学习非常好的完成这些概率统计的工作,以实现人工智能的目标,引起深度学习也就是最近这七年当中喊出的口号。现在人工智能,大家现在业内...

北京协和医院付海鸿:医学精准要影像先行,影像精准...

年代,随着神经网络研究的深入,尤其是深层神经网络技术研究的深入,把深入学习非常好的完成这些概率统计的工作,以实现人工智能的目标,引起深度学习也就是最近这七年当中喊出的口号。现在人工智能,大家现在业内...

万事开头难!入门TensorFlow,这9个问题TF Boys 必须...

实际上动态修改计算图的需求并不少见,比如训练机器翻译或者聊天机器人的模型,句子长度不一样,计算图其实是不一样的。以前,要解决这个问题,就是设定一个比较长的输入长度,对于比较短的句子,填充一些占位字符。...

世界级难题:把不同物品装进箱子,如何使箱子表面积...

其中注意机制(attention mechanism)对于加强神经网络模型在机器翻译([Bahdanau et al.,2014])和算法学习([Graves et al.,2014])方面的效果中扮演了重要决策。[Vinyals et al., 2015]提出了一种带有特殊注意机制的...

PaperWeekly 第十八期-提高seq2seq方法所生成对话的...

step只保留B个最优的状态,是一种典型的贪心算法,这个经典算法常常被用于解码可选状态数量多的情形,比如生成对话、生成图片描述、机器翻译等,每一步都有词表大小的可选状态集。seq2seq模型的流行,让这种解码算法...

人类医生的结束——前沿医学人工智能的研究(Part 1)

Inception-v3深层神经网络的预训练版本,这是目前使用最好的图像分析系统之一。预训练通常意味着他们已经接受过培训的网络来检测非医疗物体(如猫和汽车的照片),然后进一步对特定医学图像进行了培训。这就是为什么...

洛杉矶加大(UCLA)发明智能医疗助手,人工智能将重塑...

深度学习技术的灵感来自于人类大脑的工作机制,其人工神经网络能对庞大的数据集进行分析,从中自动总结得出一种模式,无需人类的干预也能“无监督学习”。深度学习网络能够分析复杂的数据集,在疾病的早期诊断、...

不成熟的 NLP 技术与人工智能结合,下一个“商机”在...

出身的,做自然语言处理了人都知道,其实自然语言处理里面有很多内容,到后面的机器翻译,有一些技术不是很成熟。那么这个不成熟的技术怎么变成产品落地?其实是我们研究人员非常关心的一个问题。首先是志飞谈一下,...

Intel研究院院长吴甘沙演讲全文:大数据分析师的卓越...

我们传统的分析很多都是基于指数的假设,这个就是割尾巴,到后面就是没尾巴,这样就把长尾信号都过滤掉了,我可能是需要一些基于神经网络的方式。分析要快,第一,我们一直强调传统的是送进去的,我60秒完成跟6分钟...

GANs正在多个层面有所突破

起初大家觉得这是一个重要的发现,可能看起来还挺矛盾的:将GANs训练视为神经网络训练的一个特殊例子是很自然的,但实际上它是另外一种方法。同步梯度下降算法(simultaneous gradient descent)是梯度下降算法的...

TensorFlow在工程项目中的应用 公开课视频+文字转录...

另外,&ThoughtWorks 的线上培训——"TensorFlow&神经网络算法高级应用班”,将于下周二在 mooc.ai 上线,由两位老师授课。报名请点击。闲话少说,本次公开课承接对两位老师的采访,对两个话题进行了梳理:企业大...

自然语言处理哪家强?

苹果收购Siri、Novauris,组建基于神经网络算法的语音识别团队 2014 年 7 月,有消息称,苹果正在联系多位语音识别技术的专家,正在招聘经理、小组负责人、研究员,很可能将成立一支强大的语音识别团队,并最终取代...

【AI影像见分水岭,行业面临洗牌】中美医学影像人工...

CADx 系统的工作流程:数据的预处理,分析和可视化过程通过Python编程来实现,并采用5层神经网络卷积层和2层内积层构建机器学习模型。最终实验结果证明,相比于非深度学习的方法,深度学习可以更准确有效地甄别...

数据挖掘比赛通用框架

神经网络相关的库,可以选择基于tensorflow或theano,赶脚很强大,我也是刚接触 matplotlib: 作图必备,语言风格跟MATLAB很像,很好上手 tpdm:我没听过,原作者提到的,感兴趣的童鞋可以了解下 5、开发环境 这里我...

刘庆峰年会演讲:科大讯飞的三层生态框架是如何建成的...

人工智能的核心技术发展有2条主线:第一是以深度神经网络为代表的算法,在这方面科大讯飞已是全球领先的水平,并且在多项国际比赛中拿了全球第一。第二个是脑科学和类脑科学研究。目前脑科学和类脑科学的相关研究...

《企业大数据系统构建实战:技术、架构、实施与应用》...

而在学术和知识研究领域也有各自阵地,包括深度学习、神经网络机器学习等。未来,数据的价值将借助于传感器、海量数据、数据推演的模型和算法、自动程序设计、自动控制以及硬件集成等方式独立开展行动。2.1.2 ...

《企业大数据系统构建实战:技术、架构、实施与应用》...

而在学术和知识研究领域也有各自阵地,包括深度学习、神经网络机器学习等。未来,数据的价值将借助于传感器、海量数据、数据推演的模型和算法、自动程序设计、自动控制以及硬件集成等方式独立开展行动。2.1.2 ...

年薪十万美金黑客养成手册,林大夫告诉你如何从小白到...

A:平常我们所谓的聪明人,大体可以分为三种:神经型(先天智商高,比如著名数学家天才约翰纳什)、经验型(后天长期经验习得,比如“日本寿丝之神“小野二郎)和反省型(自我反省、监控和管理,比如“股神”巴菲特...

工业大脑开放平台-智能制造平台-AICS-工业分析建模组件说明-算法组件-人工神经网络

人工神经网络(Artificial Neural Network,缩写ANN),简称神经网络或类神经网络,是一种模仿生物神经网络(动物的中枢神经系统,特别是大脑)的结构和功能的数学模型或计算模型,用于对函数进行估计或近似。人工神经...

机器学习PAI-模型开发和训练-可视化建模(PAI-Studio)-使用案例-智能推荐解决方案-基于二部图...

神经网络是深度学习的热点发展方向,PAI开源Graph-Learn框架,提供大量图学习算法。二部图GraphSAGE是经典的图神经网络算法,而GraphSAGE为二部图场景扩展,被用于淘宝的推荐召回场景。在二部图场景下,可以将User...

云原生数仓 AnalyticDB PostgreSQL-技术白皮书-核心能力-高级扩展-机器学习

分类/回归问题:提供一系列算法如K最近邻、MLP多层感知神经网络、SVM支持向量机、决策树等算法来解决二元分类/回归问题,集成最小二乘法、GLM广义线性回归、逻辑回归、多项式回归等模型来解决回归问题;聚类问题:...

机器学习PAI-PAI-Blade模型推理优化-性能数据验证-BBS性能数据

用于图像文字检测的卷积神经网络,可以处理任意尺寸的输入图像,TensorFlow模型。Alibaba In-housereference Reference Bert 用于文本匹配的Bert模型。Alibaba In-housereference Reference MobilenetV1 用于...

Facebook开源<em>机器</em>学习<em>翻译</em>项目fairseq

这一种方法是<em>机器翻译</em>的一种替代框架,也给其它的文本处理任务提供了新的思路。例如,多跳机制在对话系统中允许<em>网络</em>注意对话的不同部分。例如对两个没有联系的事实,可以把它们联系在一起来更好地回答复杂的问题。AI...

阿里巴巴陈博兴:单天<em>翻译</em>词量超过千亿的秘密

从整个机器翻译的发展历史来看,有基于规则的机器翻译时代(大概有20-30年的历史),接着是统计机器翻译的年代(90年代-2014),然后2014开始有了<em>神经网络机器翻译</em>。如果参加学术界会议,现在很难看到基于规则或统计...

斯坦福大学 NLP 组开放<em>神经机器翻译</em>代码库

近日,斯坦福大学自然语言处理组(Stanford NLP)发布了一篇文章,<em>总结</em>了该研究组在<em>神经机器翻译</em>(NMT)上的研究信息。在这篇文章中,他们还放出了在多种翻译任务上(比如英德翻译和英语-捷克语翻译)实现了当前最佳...

斯坦福大学 NLP 组开放<em>神经机器翻译</em>代码库

近日,斯坦福大学自然语言处理组(Stanford NLP)发布了一篇文章,<em>总结</em>了该研究组在<em>神经机器翻译</em>(NMT)上的研究信息。在这篇文章中,他们还放出了在多种翻译任务上(比如英德翻译和英语-捷克语翻译)实现了当前最佳...

【深度】AI 入侵翻译,<em>神经机器翻译</em>进化让巴别塔7年内...

基于词组的机器翻译(PBMT)是将句子拆分成字词后单独翻译,而<em>神经网络机器翻译</em>(NMT)则将输入视为一个整体进行翻译。这样做的好处是翻译时需要进行的调整少了很多。当<em>神经网络机器翻译</em>技术刚刚出现时,就在中等...

同声传译,Skype完胜99.9%地球人

<em>神经网络</em>在八十年代就已出现,但真正开始焕发光芒是在 2012 年,Google 让计算机能够“自我修养”——在一堆视频里自主学习并<em>总结</em>出猫的概念。微软研究员 John Platt 在接收wired采访时曾表示,微软其实很早之前就...

同声传译,Skype完胜99.9%地球人

<em>神经网络</em>在八十年代就已出现,但真正开始焕发光芒是在 2012 年,Google 让计算机能够“自我修养”——在一堆视频里自主学习并<em>总结</em>出猫的概念。微软研究员 John Platt 在接收wired采访时曾表示,微软其实很早之前就...

自然语言处理的6大法宝

我们发现,卷积<em>神经网络</em>主要用于文本分类,而递归<em>神经网络</em>通常用于自然语言生成或<em>机器翻译</em>。作者:Olga Davydova 以上为译文 本文由北邮@爱可可-爱生活老师推荐,阿里云云栖社区组织翻译。文章原标题7 Types of ...

【BABY夜谈大数据】<em>神经网络</em>

我这里引用PararthShah在Quora(贾伟 <em>翻译</em>)上对<em>机器</em>学习(<em>神经网络</em>是<em>机器</em>学习的一部分)的解释: 你需要挑选芒果,你不知道什么样的芒果最好吃,所以你就尝遍了所有的芒果,然后自己<em>总结</em>出个大深黄色的比较好吃,...

深度学习教程|深度学习概论

可以学习到:序列建模RNN循环<em>神经网络</em>词嵌入(word2vec、GloVe)情感分析注意力机制<em>机器翻译</em>对应的ShowMeAI<em>总结</em>文章为:14.序列模型与RNN网络15.自然语言处理与词嵌入16.Seq2seq序列模型和注意力机制2.什么是<em>神经网络</em>...
< 1 >
跳转至: GO
新人福利专场 阿里云试用中心 企业支持计划 飞天会员助力企业低成本上云 智能财税30天免费试用 云解析DNS新用户首购低至36元/年起 ECS限时升级特惠6.5折