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循环神经网络
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微美全息研究基于混合循环神经网络架构的人机协作意图识别
砍柴网
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10月前
在当今 科技 发展迅速的时代,人机协作已经成为一个重要的研究话题。随着人工智能技术的不断进步,人机协作的应用范围也越来越广泛,其在智能交通、智能家居和智能机器人等领域已经得到了广泛的应用。在实际应用中,人机协作的意图识别是一个关键问题。要实现高效的人机协作,机器需要准确地理解人类用户的意图,以
是时候放弃循环神经网络了!
雷锋网
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4年前
有人说,不同语言之间的翻译,与其说是一门科学,不如说是一门艺术。NLP 领域的机器学习工程师 Riccardo Di Sipio 日前提出了一个观点:使用卷积网络要比使用循环神经网络来做 NLP 研究,要幸福得多——是时候放弃循环神经网络了!基于这一观点,他从卷积网络本身的基本原理出发,论述了为什么 NLP 不再需要循
一文看懂循环神经网络-RNN(独特价值+优化算法+实际应用)
产品壹佰
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5年前
本文首发自 easyAI - 人工智能知识库卷积神经网络 – CNN 已经很强大的,为什么还需要RNN?本文会用通俗易懂的方式来解释 RNN 的独特价值——处理序列数据。同时还会说明 RNN 的一些缺陷和它的变种算法。最后给大家介绍一下 RNN 的实际应用价值和使用场景。为什么需要 RNN ?独特价值是什么?卷积神经网
无监督循环神经网络文法 (URNNG)
雷锋网
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5年前
雷锋网 AI 科技评论按,本文作者[韦阳](https://www.zhihu.com/people/godweiyang/posts "韦阳"),本文首发于知乎专栏[自然语言处理与深度学习](https://zhuanlan.zhihu.com/godweiyang "自然语言处理与深度
无监督循环神经网络文法 (URNNG)
雷锋网
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5年前
雷锋网 AI 科技评论按,本文作者[韦阳](https://www.zhihu.com/people/godweiyang/posts "韦阳"),本文首发于知乎专栏[自然语言处理与深度学习](https://zhuanlan.zhihu.com/godweiyang "自然语言处理与深度
阿里巴巴:基于交替方向法的循环神经网络多比特量化
雷锋网
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6年前
雷锋网(公众号:雷锋网) AI 科技评论按:4 月 30 日至 5 月 3 日,被学术界广泛认可为「深度学习的顶级会议」的 ICLR 2018 在加拿大温哥华举办。阿里巴巴与北大合作的一篇论文《 Alternating Multi-bit Quantization for Recurrent Neur
一文搞懂RNN(循环神经网络)基础篇
36大数据
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7年前
作者:忆臻1.神经网络基础 神经网络可以当做是能够拟合任意函数的黑盒子,只要训练数据足够,给定特定的x,就能得到希望的y,结构图如下:将神经网络模型训练好之后,在输入层给定一个x,通过网络之后就能够在输出层得到特定的y,那么既然有了这么强大的模型,为什么还需要RNN(循环神经网络)呢? 2 为什么需要RNN(循环神经网
Facebook开源 PyTorch版 fairseq,准确性最高、速度比循环神经网络快9倍
雷锋网
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7年前
雷锋网 AI科技评论按:今年5月,Facebook AI研究院(FAIR)发表了他们的研究成果fairseq,在fairseq中,他们使用了一种新型的卷积神经网络来做语言翻译,比循环神经网络的速度快了9倍,而且准确性也是现有模型中最高的。此外,他们在GitHub公布了fair序列建模工具包的源代码和训练好的系统,其他的
如何使用TensorFlow构建、训练和改进循环神经网络-36大数据
36大数据
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7年前
作者:机器之心编译来自 Silicon Valley Data Science 公司的研究人员为我们展示了循环神经网络(RNN)探索时间序列和开发语音识别模型的能力。目前有很多人工智能应用都依赖于循环深度神经网络,在谷歌(语音搜索)、百度(DeepSpeech)和亚马逊的产品中都能看到RNN的身影。然而,当我们开始着手
使用TENSORFLOW训练循环神经网络语言模型-36大数据
36大数据
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7年前
读了将近一个下午的 TensorFlow Recurrent Neural Network 教程,翻看其在 PTB 上的实现,感觉晦涩难懂,因此参考了部分代码,自己写了一个简化版的Language Model,思路借鉴了Keras的 LSTM text generati
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