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【深度学习之美】人工“碳”索意犹尽,智能“硅”来未可知(入门系列之二)
现在的人工智能,大致就是用“硅基大脑”模拟或重现“碳基大脑的过程”。那么,在未来会不会出现“碳硅合一”的大脑或者全面超越人脑的“硅基大脑”呢?专家们的回答是“会的”。而由深度学习引领的人工智能,正在开启这样的时代。
数据集大全:25个深度学习的开放数据集
还在发愁找不到数据集训练你的模型?快来收藏一下史上最全的深度学习数据集汇总吧,有它在,一切都ok~
能帮你更好理解分析深度卷积神经网络,今天要解读的是一款新型可视化工具——CNNVis,看完就能用!
深度卷积神经网络(CNNs)在许多模式识别任务中取得了很大的性能突破, 然而高质量深度模型的发展依赖于大量的尝试,这是由于没有很好的理解深度模型是怎么工作的,在本文中,提出了一个可视化分析系统CNNVis,帮助机器学习专家更好的理解、分析、设计深度卷积神经网络。
GPU训练的快速大规模分布式扩展-GPU多机多卡Machine Learning Middleware
我们设计了GPU多机多卡middleware,使得单机版机器学习程序可以通过插入middleware较快的实现基于ASGD或MA的多机多卡训练,此前各自基于open source工具所做的独有修改都可以得以充分保留。
语音唤醒技术:small-footprint keyword spotting
目前市场上推出了各式各样的音箱、机器人、车载等语音交互产品,语音识别是交互的入口,而语音唤醒成为了踏进这一入口的第一步,如何高效、准确地对用户指令给出反应成为这一技术的最重要目标。iDST资深语音算法工程师陈梦喆将介绍语音唤醒技术的基础知识,基本技术架构以及国内外最新研究成果。
阿里巴巴开源语音识别声学建模技术
本文我们介绍阿里巴巴的语音识别声学建模新技术: 前馈序列记忆神经网络(DFSMN)。目前基于DFSMN的语音识别系统已经在法庭庭审识别、智能客服、视频审核和实时字幕转写、声纹验证、物联网等多个场景成功应用。
阿里人工智能实验室王刚:找到合适的应用场景是实现人工智能商业化的关键点
王刚博士是今年3月加入阿里人工智能实验室的,在此之前,他在南洋理工大学担任副教授(终身教授),专注于深度学习的研究,是众多转投工业界的学术专家之一。
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