簡單粗暴而有效的改圖:自動語音識別資料擴增的“一條野路”
神經網路的調參無疑是一個巨大的工程。 如何在調參之前擁有更佳的表現?千辛萬苦調好了但卻過擬合,如何擁有更好的泛化能力?這無疑是人肉調參的必經之痛。一個通用的認知是,訓練資料會限制模型表現的上限
神經網路的調參無疑是一個巨大的工程。 如何在調參之前擁有更佳的表現?千辛萬苦調好了但卻過擬合,如何擁有更好的泛化能力?這無疑是人肉調參的必經之痛。一個通用的認知是,訓練資料會限制模型表現的上限
在剛剛過去的情人節這天,OpenAI 曝光了兩個重磅訊息:一是提出了一種全新的代表當前最高水平的語言模型;二是終結了其與開源社群的愛情。 在被稱為“自然語言處理的 Imagenet 時代”,研究人員一直在訓
智東西(公眾號:zhidxcom) 文 | 寓揚 心緣 今天,OpenAI在大洋彼岸推出了一個重磅AI語言模型,編起故事來已經達到以假亂真的地步,完全讓人看不到背後竟然是一個AI。
程式碼地址:https://github.com/openai/gpt-2 這種機器學習演算法不僅在很多工上達到了業內最佳水平,還可以根據一小段話自動「腦補」出大段連貫的文字,如有需要,
近日,谷歌聯合 CMU 開源了一個名為 Transformer-XL 的語言模型,它是目前處理語言建模問題最先進的架構之一 Transformer 模型的第三代升級,不僅能夠處理可變長度序列,並且在多個任務中重
楊植麟是卡內基梅隆大學電腦科學學院的四年級博士生,由Apple AI負責人Ruslan Salakhutdinov指導。在過去的三年中,他作為第一作者在ICIR、ICML、NeurIPSACL和EM
目錄 一、前言 二、如何理解BERT模型 三、BERT模型解析 1、論文的主要貢獻 2、模型架構 3、關鍵創新 3、實驗結果 四、BERT模型的影響 五、對BE
來源:ACL 2018 原文: A Language Model based Evaluator for Sentence Compression Introduction 基於刪除的句子壓縮旨
本文為你展示,如何用10幾行 Python 語句,把 Yelp 評論資料情感分類效果做到一流水平。 疑問 在《 如何用 Python 和 fast.ai 做影象深度遷
來源:ACL 2018 原文: Universal Language Model Fine-tuning for Text Classification Introduction 遷移學習在
自然語言處理中的語言模型預訓練方法 最近,在自然語言處理( NLP )領域中,使用語言模型預訓練方法在多項 NLP 任務上都獲得了不錯的提升,廣泛受到了各界的關注。就此,我將最近看的一些相關論文進行總結,
Google AI Language在2018.10釋出的論文,提出一種預訓練語言模型,在十多個NLP任務中取得了SOTA的效果。 1.現有的LM 兩種使用語言模型的方法: Feature-bas
Google AI最近又掀起了瓜界旋風。這次是BERT模型刷爆了閱讀理解的各項測試,一夜間大家似乎走進了NLP的"新時代"。 在11項NLP任務中,BERT模型奪得SOTA結果,在自然語言處
近期,Google AI 公開了一篇 NLP 論文,介紹了新的語言表徵模型 BERT,該模型被認為是最強 NLP 預訓練模型,重新整理了 11 項 NLP 任務的當前最優效能記錄。今日,機器之心發現 GitHu
我已經設法最終構建並執行pocketphinx(pocketphinx_continuous).我遇到的問題是如何提高準確性.根據我的理解,您可以指定一個字典檔案(-dict test.dic).所以