循环神经网络往往应用于具有前后文关系的任务，比如语音识别，机器翻译，文本填空，股票预测，图像理解等等 RNN引入了时序的概念，有些类似于时序数字电路，由此具有记忆的能力 RNN的基本结构为 可以看到，最大的不同就是添加了记忆单元 整体结构为 不断地对 \(h_t\) 进行更新，使其具有记忆功能，其中 ...
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2020-08-27 13:04:16
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?transfomer是谷歌在17年论文 Attention Is All You Need(https://arxiv.org/abs/1706.03762)里提出来的。是为了解决机器翻译问题而生的。在Attention Is All You Need这篇paper中整个模型还是采用encoder ...
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2020-07-20 15:25:03
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课程介绍 本课程探讨现代人工智能基础上的概念和算法，深入探讨游戏引擎、手写识别和机器翻译等技术的思想。通过实践项目，学生在将图形搜索算法、分类、优化、强化学习以及其他人工智能和机器学习的主题融入到他们自己的Python程序中，从而获得图形搜索算法、分类、优化和强化学习背后的理论知识。课程结束时，学生 ...
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2020-07-16 21:26:22
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作者|Renu Khandelwal 编译|VK 来源|Towards Data Science 什么是神经机器翻译？ 神经机器翻译是一种将一种语言翻译成另一种语言的技术。一个例子是把英语转换成印地语。让我们想想，如果你在一个印度村庄，那里的大多数人都不懂英语。你打算毫不费力地与村民沟通。在这种情况 ...
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2020-07-06 17:50:58
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一、NLP的研究任务 机器翻译； 情感分析； 智能问答； 文摘生成； 文本分类：采集各种文章，进行主题分析，从而进行自动分类； 舆论分析； 知识图谱：知识点相互连接而成的语义网络。 二、基本术语 分词； 词性标注：对动词、名词、形容词等进行词性标注。eg：我/r 爱/v 北京/ns 天安门/ns； ...
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2020-06-23 01:13:11
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# 如果我们需要一个只包含数字的列表,那么array.array比list更高效,因为数组在背后存的并不是int对象,而是数字的机器翻译,也就是字节表示. # 数组支持所有跟可变序列相关的操作,包括.pop .insert和.extend.另外,数组还提供从文件读取和存入文件的更快的方法,如.fro ...
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2020-06-17 10:38:12
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1.概述 机器翻译的输入一般是源语言的句子。但在很多实际系统中，比如语音识别系统的输出或者基于拼音的文字输入，源语言句子一般包含很多同音字错误, 这会导致翻译出现很多意想不到的错误。由于可以同时获得发音信息，我们提出了一种在输入端加入发音信息，进而在模型的嵌入层 融合文字信息和发音信息的翻译方法，大 ...
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2020-05-23 00:34:51
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1.1为什么选择序列模型 （1）序列模型广泛应用于语音识别，音乐生成，情感分析，DNA序列分析，机器翻译，视频行为识别，命名实体识别等众多领域。 （2）上面那些问题可以看成使用（x，y）作为训练集的监督学习，但是输入与输出的对应关系有非常多的组合，比如一对一，多对多，一对多，多对一，多对多（个数不同 ...
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2020-05-17 10:33:22
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1.序列数据： 自然语言 连续视频帧 股票走势 机器翻译 2.循环神经网络与传统神经网络的区别： 传统神经网络如多层感知机，每个隐藏层的节点之间是无连接的，而RNN则不然。有连接意味着有信息的流入，因此循环神经网络可以对序列数据进行预测和分类。 3.RNN序列处理 many 2 many ：机器翻译 ...
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2020-05-09 09:13:02
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教你用神经网络求解高级数学方程！ 本文介绍了一种利用深度学习中的神经机器翻译（NMT）技术求解方程问题的方法和系统，该系统展示了深度学习应用在更广泛领域的潜力。 Facebook AI建立了第一个可以使用符号推理解决高级数学方程的AI系统。通过开发一种将复杂数学表达式表示为一种语言的新方法，然后将解 ...
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2020-05-03 15:04:58
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