語音識別訓練時間由7天降至11.5小時,IBM提出分散式深度學習技術
可靠、穩健、可泛化的 語音識別 是機器學習領域一個持續的挑戰。通常,訓練自然語言理解模型需要包含數千小時語音和數百萬(甚至數十億)單詞文字的語料庫,以及能夠在合理時間內處理這些資料的強大硬體。
可靠、穩健、可泛化的 語音識別 是機器學習領域一個持續的挑戰。通常,訓練自然語言理解模型需要包含數千小時語音和數百萬(甚至數十億)單詞文字的語料庫,以及能夠在合理時間內處理這些資料的強大硬體。
推出一個新系列,《看圖輕鬆理解資料結構和演算法》,主要使用圖片來描述常見的資料結構和演算法,輕鬆閱讀並理解掌握。本系列包括各種堆、各種佇列、各種列表、各種樹、各種圖、各種排序等等幾十篇的樣子。 基數排序
大資料文摘 出品 作者:Andy、蔣寶尚 今天是臘月二十九,按照黃曆,是解除、破屋、壞垣的好日子。 中國人的傳統也是在這一天貼對聯,準確來說是春聯。 對聯來源於對
NLP 的研究,從詞嵌入到 CNN,再到 RNN,再到 Attention,以及現在正紅火的 Transformer,模型已有很多,程式碼庫也成千上萬。對於初學者如何把握其核心,並能夠自己用程式碼一一實現,殊
香儂科技近期提出 Glyce, 首次在深度學習的框架下使用中文字形資訊(Glyph),橫掃 13 項中文自然語言任務記錄 ,其中包括:(1) 字級別語言模型 (2) 詞級別語言模型 (3) 中文分詞
以下為採訪實錄摘要: Alex: 大家好,我是 Alex ,是 BoomingStar Ventures 的管理合夥人,也是 Robin.ly 的創始人。 Robin.ly 是一個視訊內容平臺 , 主要
人工智慧正在日益滲透到所有的技術領域 計算機視覺、語音識別、自然語言處理 便是目前深度學習很熱門的三大應用方向 博文菌列舉了三大方向優秀的技術好書 一起來了解這些會影響我們未來的重要技術吧 NO.1
作為資料科學家,你最重要的技能之一應該是為你的問題選擇正確的建模技術和演算法。幾個月前,我試圖解決文字分類問題,即分類哪些新聞文章與我的客戶相關。 我只有幾千個標記的例子,所以我開始使用簡單的經典
現在的市場環境下,企業正面臨著競爭逐漸加劇、人力成本增加、人員流動率加快等挑戰。而隨著企業經歷了資訊化的成熟階段,沉澱了大量的資料,大型的企業都開始了數字化轉型,它們利用前沿的技術、海量的外部資料以及內部積累的
遞迴神經網路(RNN) RNN 是專門用於處理順序資訊的神經網路的方法。RNN將計算應用於以先前計算結果為條件的輸入序列。這些序列通常由固定大小的標記向量表示,他們被順序送至迴圈單元。下圖說明了一個簡單的
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“前置倉本質上是一個類超市業務,它會是整個生鮮線上化的主體業態,而社交會幫它探索在縱深城市的可能性。在接下來的擴充套件過程中,每日優鮮的形態也會從過去的水果+菜場,變成未來‘水果+菜場+超市’。”
前言 如果沒有機器學習等相關的資料處理技術,或許你根本沒有機會看到人類歷史上的第一張黑洞照片。2017年4月份的從8個臺站記錄了約3500 TB的資料(1TB等於1024GB),量級大到無法用網路,需要
本文來自淘寶 高階前端技術專家 甄焱鯤(甄子 )在 QCon 2019 全球軟體開發大會的分享 《一個前端智慧化的實踐》 今天小編帶大家一起來深入瞭解一下 。
編者按: 深度模型的精度和速度長期以來成為了評價模型效能的核心標準,但即使效能優越的深度神經網路也很容易被對抗樣本攻擊。因此,尋找到合適的對抗攻擊策略可有效提升模型本身的魯棒性。本文作者提出了基於動量