EMNLP2018論文解讀:三種提升多語言翻譯模型的高效策略
本文( 《三種提升一對多多語言翻譯策略》 )是搜狗和中科院自動化所合作發表在 EMNLP 2018 上的工作。搜狗翻譯目前採用業界領先的神經網路機器翻譯框架支援 60 種以上不同語言之間的互譯,考慮
本文( 《三種提升一對多多語言翻譯策略》 )是搜狗和中科院自動化所合作發表在 EMNLP 2018 上的工作。搜狗翻譯目前採用業界領先的神經網路機器翻譯框架支援 60 種以上不同語言之間的互譯,考慮
近日,由 Aston Zhang、李沐等人所著圖書《動手學深度學習》放出了線上預覽版,以供讀者自由閱讀。這是一本面向在校學生、工程師和研究人員的互動式深度學習書籍。 線上書地址:https://z
來源:https:// arxiv.org/pdf/1811.0360 0.pdf 編譯:Bot 編者按:談到加速模型訓練,平行計算現在已經成為一個人人可以信手拈來的術語和技巧——
作者:Daniel Rothmann 編譯:weakish 這兩年來AI,特別是深度學習發展迅猛,我們在影象和視訊處理方面看到了大量AI技術的應用。儘管AI進入音訊世界的步伐要晚一點,我們同樣
機器之心個人主頁:https://www.jiqizhixin.com/users/a761197d-cdb9-4c9a-aa48-7a13fcb71f83 1. 介紹 選文理由:從統計理論轉向人工智慧
定義神經網路結構 我們定義一個兩層的神經網路,輸入層不算,一個隱藏層,含128個神經元,一個輸出層。 數學理論證明:具有足夠數量神經元的兩層神經網路能夠擬合任意精度的連續函式。所以,今天咱們就
AI 前線導讀:玩過《蒙特祖瑪的復仇》(Montezuma’s Revenge)這款視訊遊戲的玩家可能知道它有多難,更不用說對 AI 來說有多難。這款遊戲光是第一關就有 24 個佈滿了陷阱、繩索、梯子、敵人和
目錄: ● 迴圈神經網路的應用 ● 文字分類 ● 序列標註 ● 機器翻譯 ● Attention-based model ●
論文地址: On Generality and Knowledge Transferability in Cross-Domain Duplicate Question Detection for Heter
作者:塗子沛,著名大資料專家,阿里巴巴集團前副總裁,著有《大資料》《資料之巔》《數文明》資料三步曲。作者授權虎嗅獨家首發此文。 在難得的飯後閒餘,我偶爾也關注一些娛樂新聞。我注意到,最近國內外公眾
在實踐中有時候為了達到更好的效果需要用一些技巧。 Practical Reinforcement Learning 1. 我們知道在交叉熵方法中,例如進行一百次實
本文擴充套件了Herman Kamper和我在2018 年深度學習 Indaba組織的自然語言處理前沿課程。整個課程的幻燈片都可以在這裡找到,這篇文章將主要討論 NLP 中基於神經網路方法的
EMNLP和CoNLL大會堪稱自然語言處理(NLP)領域的年度盛宴。 每年,全球最頂尖的NLP研究者們會在這兩個大會上展示最前沿的NLP科研成果。然而,動輒上千篇的論文卻令很多關注NLP領域最新動態
背景介紹 人力資源行業其實是做關於人的決策的資料密集型行業,其中的傳統資料就包括簡歷、JD、面試評價、績效等。隨著時代和技術的發展,對資料的處理已經從簡單人工處理進入到了人工智慧技術的應用,而知識圖譜則能把
京東資料團隊曾經出了一片關於對話系統的論文《A Survey on Dialogue Systems:Recent Advances and New Frontiers(智慧對話系統調查:前沿與進展)》,全文引