Facebook通过10亿单词构建有效的神经网络语言模型

概率计算其条件分布。T个 单词序列(w1,..., w[T]) 概率可以表示为: P(w1,..., w[T])) = P(w[T]该问题通常通过非参数化 计数统计模型来解决,但是目前基于递归 神经网络 参数化模型已经被广泛应用于语言建模。2. 如何 ...

像背单词一样搞定机器学习关键概念:300张小抄表满足你的所有AI好奇

时候来一张【AIC】小零食柜上来一张【拟合度】补口红时候来一张【AUC】看花花时候来一张【BIAS】简直分分钟搞定 机器学习各种记不住 概念啊!上一次出现这样轰轰烈烈 学习阵仗还是全宿舍一起背托福 单词 时候。这些被文摘菌散落办公室各处 小 ...

机器批量翻译调用指南 - 机器翻译

机器批量 翻译,支持多段文本进行 翻译 ...

机器学习研究人员需要了解的8个神经网络架构(下)

本文简要讲述了8种 机器学习架构,希望可以给大家带来帮助上文讲述了 机器学习 功能和 神经网络 概念,以及简要介绍了感知器和卷积 神经网络,接下来继续介绍另外6种 神经网络架构。3.递归 神经网络为了理解RNN,我们需要对序列建模进行简要概述。将 ...

存在比深度学习更好的技术吗?有人说脉冲神经网络和哥德尔机器

什么比深度学习更好?由此引出深度学习 三大局限性:缺乏解释性、缺乏迁移能力以及巨大 计算资源消耗。什么比深度学习更好?脉冲 神经网络和哥德尔 机器算吗?本文选自Quora上 提问,“什么比深度学习更好?”(What is better ...

用验证机制加强神经网络的能力:研究者提出机器学习防御措施

&深度 神经网络还以为是鸵鸟就目前来说,作者们认为现有防御措施 限制在于,缺乏对 机器学习模型 验证机制。 2分钟读论文" src="https://static.leiphone.com/uploads/new/article ...

Andrej Karpathy:神经网络是“软件2.0”,而非机器学习的一种工具

深度学习和计算机视觉专家、特斯拉人工智能部门主管Andrej Karpathy最近提出将 神经网络视为Software 2.0,而非“ 机器学习中 一种工具”,讨论了Software 2.0在 机器视觉、语音识别、机器翻译等领域逐渐取代 ...

机器都会学习了,你的神经网络还跑不动?来看看这些建议

机器学习 研究过程中,学到经验和知识 并不仅仅是 机器,我们人类也积累 丰富 经验,本文就将给你几条最实用 研究建议。接下来本文将介绍一些训练深度 神经网络时 经验(主要基于TensorFlow平台)。有些建议可能对你来说很显而易见,但对其他人来说可能很 ...

AI 黑箱难题怎么破?基于神经网络模型的算法使机器学习透明化

“爆裂” 现象。当人观察到一个新模式时,多个神经元被同时激发,然后它们沉寂下来。当你向某人展示一个模式 时候,下一瞬间会发生 神经兴奋,之后逐渐地平静下来。在这个算法里你会看到同样 事情。实际上,这种研究方式是对传统 机器学习进行了重新 ...

Intel发布专为机器学习而设计的Intel® Nervana™神经网络处理器,年底量产

.Live大会上,Intel正式发布了专为 机器学习而设计 Intel® Nervana™ 神经网络处理器(NNP)系列芯片。按照Intel之前对芯片预先命名 序列,该芯片 预发布代号为“Lake Crest&rdquo ...

Facebook 基于十亿单词量构建高效神经网络模型

softmax算法,这是一种为GPU定制 近似算法,可在庞大 单词量基础上高效地训练 神经网络。如公开发表 论文中所描述 ,自适应softmax利用 单词在大语料库中 不均衡分布,形成可以最小化计算复杂度 群集。完全softmax与词汇库大小线性相关,而自适应 ...

简单的智慧算法存在吗?一篇机器翻译的文章试图求解

://yqfile.alicdn.com/9d1dfc39b93782c6eb4bd4455f061386263cb1da.png)本文讲 是简单 智慧算法存在吗?一篇 机器 翻译 文章试图求解,达到人 水平 ,简单 人工智能/智慧算法是否有可能存在?这个 ...

“嘿,机器,你是怎么做好翻译的呀?” “来,我画给你看!” | 论文访谈间 #01

对于 神经 机器 翻译 深入理解和分析。因此,如果能够将网络可视化,找到网络中神经元之间 相关关系,将极大帮助人们探究 神经机器翻译中出现 各类错误,同时也能帮助指导如何调试更好 模型。而就在今年 ACL2017 上,清华大学 丁延卓同学、刘洋老师、栾 ...

机器翻译的前世今生

提升,使用微软 神经网络语音识别技术与机器翻译相结合,允许用户可以在一对一不同语言交流时可以更好 翻译机器 翻译 未来随着机器翻译技术 进步,另一种担心也在悄然蔓延:“ 机器会抢同声传译 饭碗吗?会让从事这一行业 人类失业吗 ...

《集异璧》作者侯世达:王维、杨绛与机器翻译的本质

侯世达教授围绕 机器能否实现 “完美” 翻译这一主题展开讲座。“ 翻译”是检验人 创造力与人工智能 一块试金石,他以王维 五言绝句《鹿柴》、杨绛 回忆录《我们仨》为例,通过对比谷歌 翻译与其自己 翻译 结果,生动 ...

Facebook开源CNN机器翻译的PyTorch实现,速度提高80%

null本文来自AI新媒体量子位(QbitAI)还记得Facebook那篇用CNN做 机器 翻译 论文吗?Convolutional Sequence to Sequence Learning。在那篇论文中,Facebook 研究人员 ...

KDD 2011 最佳工业论文中机器学习的实践方法-翻译

/machine-learning/practical-machine-learning-tricks-from-the-kdd-2011-best-industry-paper/研究 机器学习 论文通常倾向于提出一种新理论或算法,对于问题背景、数据表示、特征 ...

翻译插件TranslationPluginV1.3.0,支持单词朗读

ac0d5b2c7e9a9.png)TranslationPlugin 是一个 IntelliJ IDEA/Android Studio 翻译插件,提供中英互译。更新内容: 单词朗读UI优化气泡中添加右键操作菜单右键 ...

随机产生单词然后判别其是否是真正的(可拼写的)单词:)

    linux下带 好玩小巧 东东就是多啊!本猫又找到一个spell程序,如果单词是可拼写 则神马也不输出,否则输出疑似拼错 单词.可以把若干 单词放在文件中,也可以用管道输入spell.为了简便本猫采用了后一种 ...

Quick BI 英文版中翻牌器的指标值单位没有翻译成英文

问题描述Quick BI 英文版中翻牌器图表中 指标值单位为什么没有 翻译成英文?问题原因翻牌器中指标单位使用 是‘次’,这个单位是用户自定义 单位,不是Quick BI系统中预设 单位(千、万、百万、千万、亿),当使用英文版 ...

Quick BI英文版查询控件中设置过滤值中的默认值没有翻译成英文

问题描述Quick BI英文版查询控件中设置过滤值中 默认值没有 翻译成英文是什么原因?问题原因查询控件中 设置默认过滤值 字段,字段值本身是中文内容,英文版 翻译 是Quick BI产品界面和功能设置部分,对于数据库中 内容不做 翻译。解决方案 ...

Facebook宣布全面转为神经网络人工智能翻译

词汇中最常出现 单词与给定句子 单个 单词 一组 翻译候选相结合,以减少目标词汇 大小。 过滤目标词汇会减少输出投影层 大小,这有助于更快 计算,而且不会使过大 降低质量。调整模型参数 神经网络几乎通常具有可调参数,可以通过这些参数调节和控制模型 ...

号称要砸翻译饭碗,神经机器翻译哪家强?

提供)语音输入功能。两者 语言识别输入功能也都十分不错,准确率很高且语句通顺连贯。并且两者都能以对话模式呈现,相信在商务或者旅行过程中会带来不少便利。从上至下依次为Google 翻译、百度 翻译总结从上面 各项对比中可以看到,采用了 神经 机器 ...

如何加速神经语言模型训练?东北大学小牛翻译团队有妙招

设备数量 增长而线性增大,但实际结果并不尽如人意。我们在一台 机器上使用多台GPU设备对 神经语言模型进行训练,速度图像如上图所示,并没有达到所期待 几张卡速度就翻几倍 现象。造成这个问题 原因是什么呢?我们可以看到,在数据并行 过程中,权重矩阵以及梯度需要 ...

机器视觉与深度神经网络—洗去浮华,一窥珠玑

近年来 机器学习、AI领域随着深度 神经网络(DNN) 崛起而迎来新一波 春天,尤其最近两年无论学界还是业界,或是各大媒体,甚至文盲老百姓都言必称“智能”。关于这方面,可讨论 东西实在太多太多,我不想写成一本厚厚的书,所以在此 ...

【机器学习系列直播】使用深度神经网络进行CTR预测

**分享内容**:>1. 训练数据字段2. 特征工程在传统 机器学习和深度 神经网络上 地位3. 解读如何在PAI上使用TensorFlow4. 解读本次实验代码5. 使用PAI TensorBoard 评估实验效果 ...

盘点| NIPS(神经信息处理系统进展大会)机器学习相关内容

今年 NIPS会议( 神经信息处理系统进展大会)是当下人工智能和深度学习热情 一个聚焦点 —— 从中能够感受到 机器学习领域 飞速发展,并且公开了两家新 人工智能初创公司。参会人数相比2014年 大会几乎翻倍(希望明年主办方能设置多个 ...

日志服务控制台中Logtail机器组无心跳的排查思路 - 日志服务

概述在日志服务控制台中配置Logtail 采集日志数据,如果Logtail 机器组心跳状态不正常,可使用Logtail自动诊断工具或人工诊断 方式排查问题。本文主要介绍Logtail 机器组无心跳 排查思路。详细信息使用Logtail采集日 ...

应急预案:客户时钟源异常时保证云内机器时间同步正常的方法

主机房OPS1 时间。chronyc -n sources系统显示类似如下。等待5分钟之后,登录云内其他 机器,执行以下命令,查看云内其它 机器 同步情况,确认恢复正常。chronyc -n sources系统显示类似如下。如果现场为双机房环境,则需要 ...

使用OSS中的数据作为机器学习的训练样本 - 对象存储 OSS

本文介绍如何将对象存储OSS里面 数据作为 机器学习 ...

应急预案:专有云V3环境伏羲集群的机器中FuxiMonitor服务的stdout日志文件自动清理方法

1. 概述本文主要介绍在专有云V3环境中,伏羲集群 机器中FuxiMonitor服务 stdout日志文件自动清理方法。1.1. 适用范围专有云V3企业版,伏羲说明:仅适用于专有云V3.7之前 版本。1.2. 用户告知适用平台:x86 ...

神经网络中embedding层作用——本质就是word2vec,数据降维,同时可以很方便计算同义词(各个word之间的距离),底层实现是2-gram(词频)+神经网络

,会告诉我们词汇表中每个 单词是“barked” 概率大小。模型 输出概率代表着到我们词典中每个词有多大可能性跟input word同时出现。举个栗子,如果我们向 神经网络模型中输入一个 单词“Soviet&ldquo ...

机器学习入门|神经网络(一)

这篇文章并没有谈什么 神经网络 几个模型,而是从生物学角度理解来理解一下什么是 神经网络,希望能有所收获( ̄︶ ̄)↗ 传统 机器学习模型过于依赖数据 特征,可解释性强,我们可以通过模型训练结果 权重直观地看到哪个事物特征发挥了多少程度 作用。可是1 ...

机器学习之——神经网络模型

之前我们了解了 神经网络模型(Nerual Network),这一次,我们来具体讨论一下 神经网络模型 表达。我们知道, 神经网络模型是许多逻辑单元(Logistics Unit)按照不同 层级组织起来 网络,每一层 输出变量作为下一层 输入变量 ...

机器学习系列直播--使用对抗神经网络(GANs)生成猫【8月30日 20点不见不散】

对抗 神经网络模型(GANs)作为当下最火 神经网络模型使用GANs我们可以还原图像原始颜色可以还原马赛克:可以把漫画变成真实图像可以把文字变成图像还可以进行视频下一帧预测.对抗 神经网络模型(GANs)作为当下最火 神经 ...

应急预案:专有云V3环境中OPS1或OPS2机器夯机场景下DNS修复的应急方法

1. 概述本文主要介绍在专有云V3环境下,OPS1或OPS2 机器夯机场景下DNS修复 应急方法。1.1. 适用范围专有云V3企业版,基础服务设备1.2. 用户告知适用平台:x86授权级别:L2(二线技术支持工程师)临时或固化方案:临时 ...

如何查询日志的来源机器和日志条目

概述本文主要介绍在日志服务控制台中,如何查询日志 来源 机器和日志条目。详细信息通过Logtail采集日志时,如果 机器组类型为IP地址 机器组,则 机器组中 机器通过内网IP地址 方式区分。在查询时,可以通过hostname和自定义配置 IP地址来判断日 ...

通用方案:专有云V3环境中如何清理OSS集群ChijiSlave#角色对应机器的日志文件

1. 概述本文主要介绍在专有云V3环境中,如何清理OSS集群ChijiSlave#角色对应 机器 日志文件。方案总览类别内容国产化否风险等级(方案执行 影响)中操作方式黑屏操作复杂度中预估执行时长35 ...

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

这一种方法是<em>机器翻译的</em>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...

Facebook宣布全面转为<em>神经</em>网络人工智能<em>翻译</em>

对Facebook而言,完成从短语到<em>神经机器翻译的</em>过渡,是一个里程碑,代表了为所有人提供他们常用语言下的更优质的Facebook体验。他们还将继续推进神经机器翻译技术,目的是为Facebook上的每个人提供人性化的翻译。via ...

改变世界的七大NLP技术,你了解多少?...

神经机器翻译从2014年的一项边缘研究领域发展到2016年广泛采用的领先机器翻译方式,那么,使用<em>神经机器翻译的</em>最大成功是什么?1.端到端训练:NMT中的所有参数同时被优化,以最大限度地减少网络输出的损耗性能。2....

F8 2017|技术负责人为你解析 Facebook <em>神经机器翻译</em>

据雷锋网了解,去年 6 月,Facebook 部署了第一个基于<em>神经机器翻译的</em>产品——德译英;拉开了从“基于短语”切换到<em>神经机器翻译的</em>大幕。至今,已有 15 个不同语言的翻译系统,迁移到了新的机器翻译架构;Facebook ...

斯坦福大学 NLP 组开放<em>神经机器翻译</em>代码库

论文:实现基于注意的<em>神经机器翻译的</em>有效方法(Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation) 摘要:最近一种在翻译过程中通过选择性地集中关注部分源句子的注意机制被用于提升神经机器...

和清华大学自然语言处理与社会人文...读<em>机器翻译</em>论文

列表中的<em>神经机器翻译</em>论文划分为了模型架构、注意力机制、开放词库、训练目标、解码、低语言资源翻译、先验知识集成、文档级别翻译、鲁棒性、...以人为中心的<em>神经机器翻译</em>、<em>单词</em>翻译及双语专用语翻译、诗歌翻译等主题...

斯坦福大学 NLP 组开放<em>神经机器翻译</em>代码库

论文:实现基于注意的<em>神经机器翻译的</em>有效方法(Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation) 摘要:最近一种在翻译过程中通过选择性地集中关注部分源句子的注意机制被用于提升神经机器...

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

华为诺亚方舟实验室在他们一篇被 AAAI 2017 录用的论文里提出了一个新的<em>神经机器翻译</em>(NMT)模型,引入基于重构的忠实度指标,结果显示该模型确实有效提高了<em>机器翻译的</em>表现。华为诺亚方舟实验室的研究人员表示,他们...

Transformer原理解析——一种Open AI...的<em>神经</em>网络架构

Transformer模型的开发是为了解决序列转换及<em>神经机器翻译</em>问题。这意味着可以解决任何sequence to sequence问题,例如语音识别、文本到语音转换等。序列转换。输入用绿色表示,模型用蓝色表示,输出用紫色表示。GIF取...

傻瓜<em>神经</em>网络入门指南

因此,我们用x表示<em>机器</em>收集到文章<em>的单词</em>数量,用y表示人们实际读到<em>的单词</em>数,它们之间的关系用f表示。然后,我只需要告诉<em>机器</em>(程序)我希望看到的关系(比如直线关系),<em>机器</em>再将会理解它所需要绘制的线。我在这里...
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