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 ...

完全图解RNN、RNN变体、Seq2Seq、Attention机制

RNN要求序列等长,然而我们遇到的大部分问题序列都是不等长的,如机器翻译中,源语言和目标语言的句子往往并没有相同的长度。为此,Encoder-Decoder结构先将输入数据编码成一个上下文向量c: 得到c有多种方式,最...

李飞飞:我们怎么教计算机理解图片

因为ImageNet的横空出世,它提供的信息财富完美地适用于一些特定类别的机器学习算法,称作“卷积神经网络”,最早由Kunihiko Fukushima,Geoff Hinton,和Yann LeCun在上世纪七八十年代开创。就像大脑是由上十亿的...

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...

《大数据原理:复杂信息的准备、共享和分析》一一1.3...

自动编码是一种特殊的机器翻译形式,即在计算机科学领域处理从叙事文本汲取语义或是将叙事文本从一种语言翻译成另一种语言的任务。理所当然,自动编码算法直接采用机器翻译领域的相关算法,尤其是自然语言处理算法...

[译]深度学习系列 4:为什么你需要使用嵌入层

单词的字典。这意味着当我们使用独热编码时,每个单词由一个含有 2000 个整数的向量来表示,并且其中的 1999 个整数都是 0。在大数据集下这种方法的计算效率是很低的。每个嵌入向量会在训练神经网络时更新。文章的...

PaperWeekly 第十八期-提高seq2seq方法所生成对话的...

本文的创新点在于,不同与目前普遍存在的从句首到句尾顺序生成目标单词的方法,引入逐点互信息方法来预测回答语句中的关键词,使用seq2BF机制确保该关键词可以出现在目标回答语句的任意位置之中并确保输出的流利度,...

使用 AI 为 Web 网页增加无障碍功能

Tensorflow —— 一个用于机器学习开发的开源库,开始深入研究机器学习与 AI。Tensorflow 使开发人员能够构建可用于完成从对象检测到图像识别的各种任务的高鲁棒模型。在做了一些研究之后,我找到了一篇 Vinyals 写...

D-News|洲际旗下12家酒店遭大规模数据泄露 Snap收购...

这种技术可用于机器翻译和图文识别等领域,通过逐一对每个单词前面一个单词的分析构建出整个句子。研究人员称,这些句子是基于AI对数千本罗曼史小说的理解产生,这使得一些主题“相当戏剧化”。洲际酒店...

【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...

Intel研究院院长吴甘沙演讲全文:大数据分析师的卓越...

包括协作,现在开放数据,光开放还不行,还要在这个数据上进行多人协作分析,你要对数据进行版本的管理,还有现在所谓的人类计算,像大家都在上面学习英语,在学习英语的过程是对互联网进行翻译的过程。五、解释和...

两个小例子带你词嵌入层学习入门——Keras版

例如,下面我们定义一个词汇量为200的嵌入层(例如,从0到199(包括整数)的整数编码单词),将词嵌入到32维的向量空间中,以及每次输入50个单词的输入文档。e=Embedding(200,32,input_length=50) 嵌入层的输出是...

感官世界有多大 宇宙就有多大

但事实是,这两种语言可以沟通,只要大脑弄清楚如何“翻译”就可以了。该怎么理解呢?其实,你的大脑既看不到也听不到,它深陷寂静黑暗的头骨内。它所看到的其实是不同路径传输过来的电化学信号,然后它提取、分配、...

硅谷新军备竞赛:人工智能

比如国际上人工智能和机器学习领域最权威的学者之一、斯坦福大学人工智能实验室主任吴恩达(音译)和机器学习领域的泰斗、加拿大多伦多大学教授杰弗里·希尔顿来建造名为“神经网络”的计算机系统,这一系统能够自我...

如何将TensorFlow用作计算框架

Tensorflow可能是最受欢迎,增长最快的机器学习框架。在Github拥有超过70000个点赞,并得到Google的支持,不仅拥有比Linux更多的点赞,还拥有大量的资源。如果那都不能激起你的兴趣,我不知道还会有什么可以引起你的...

数据挖掘比赛通用框架

本文并非原博客的翻译版,而是90%的原创,是在原博客基础上融合自己的经验,重写了大部分章节和代码。所以当你看到本文跟原博客差别很大时,请不要怀疑人生;P 原博客题目直译过来是『解决(几乎)任一机器学习问题的...

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...

在PAI可视化建模页面,单击进入机器学习。构建实验。在PAI-Studio控制台的左侧导航栏,单击首页。在模板列表,单击推荐召回-GraphEmbedding算法下的从模板创建。在新建实验对话框,配置参数(可以全部使用默认参数)...

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)-文本分析-Word2Vec

Word2Vec算法组件利用神经网络,通过训练,将词映射为K维度空间向量,且支持对表示词的向量进行操作并和语义相对应。输入为单词列或词汇表,输出为词向量表和词汇表。配置组件 可视化方式 页签 参数 描述 字段设置 ...

机器学习PAI-PAI-SDK参考-TensorFlow使用指南-PAI-TF概述

Tensorflow是Google最新的开源深度学习计算框架,支持CNN、RNN及LSTM等多种神经网络模型,对语音、图像及文本等领域的模型训练效率极佳。Tensorflow的功能丰富且强大,并拥有高度灵活的API,受到业界的高度关注。PAI...

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-SDK参考-TensorFlow使用指南-使用案例-模型仓库(FastNN)

PAI模型仓库FastNN(Fast Neural Networks)是一个基于PAISoar的分布式神经网络仓库。目前FastNN已经支持了Inception、Resnet、VGG等经典算法,后续会逐步开放更多的先进模型。目前FastNN已经内置于PAI-Studio平台中...

机器学习PAI-PAI-SDK参考-Whale分布式深度学习框架-Whale分布式范式剖析

对于大规模应用数据,机器学习模型通常需要通过数据并行进行分布式训练加速。数据并行是分布式训练最常见的并行化方式,也是Whale支持的最基本的并行化方式之一。定义 数据并行是指将训练数据分片放到不同运算节点中...

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...

机器学习PAI-模型开发和训练-PAI-Studio 可视化建模-模型仓库(FastNN)

PAI模型仓库FastNN(Fast Neural Networks)是一个基于PAISoar的分布式神经网络仓库。目前FastNN已经支持了Inception、Resnet、VGG等经典算法,后续会逐步开放更多的先进模型。目前FastNN已经内置于PAI-Studio平台中...

机器学习PAI-模型开发和训练-推理优化(Blade敏捷版)-使用案例-ResNet50优化案例:使用Blade...

此外,ResNet作为计算机视觉任务主干经典神经网络的一部分,也用于提取图像的卷积特征。ResNet典型的网络有ResNet26、ResNet50及ResNet101等。使用限制 本文使用的环境需要满足以下版本要求: 系统环境:Linux系统中...

机器学习PAI-PAI-SDK参考-图像视频分析-离线训练-PAI端到端文字识别训练

PAI-EasyVision提供端到端文字识别模型的训练及预测功能,本文为您介绍如何通过PAI命令进行端到端文字识别模型训练。PAI-EasyVision对配置进行了简化,您通过-Dparam_config即可配置常用参数,无需了解PAI-...

机器学习PAI-模型开发和训练-交互式建模(PAI-DSW)-实践案例-使用EasyCompression进行模型压缩...

剪枝(Pruning)是指对神经网络模型的参数或计算节点进行裁剪,该过程中通常需要基于特定标准选择模型中适合裁剪的部分,渐进地进行裁剪和微调,最终获得精简且高效的模型。EasyCompression提供Pruner类实现剪枝训练...

机器学习PAI-PAI-SDK参考-Whale分布式深度学习框架-经典案例-BertLarge分布式训练(流水并行)

受益于深度神经网络的发展,NLP和CV领域的模型效果得到大幅度提升。同时,模型参数量也大幅度增加。以Imagenet分类任务为例,优胜算法从2014年的GoogleNet到2018年的Squeeze-and-Excitation Networks,参数量增长约...

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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