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一文读懂「Attention is All You Need」| 附代码实现
前言 2017 年中,有两篇类似同时也是笔者非常欣赏的论文,分别是 FaceBook 的 Convolutional Sequence to Sequence Learning 和 Google 的 Attention is All You Need,它们都算是 Seq2Seq 上的创新,本质上来说,都是抛弃了 RNN 结构来做 Seq2Seq 任务。
【演讲实录+视频】走近40+世界级AI专家!第三届中国人工智能大会资料分享
第三届中国人工智能大会(CCAI 2017)于7月22-23日在杭州召开,为帮助更多朋友理解人工智能技术,云栖社区特别整理大会资料,不断更新。
深度学习必备手册(上)
深度学习作为人工智能的前沿技术,虽然一方面推动者人工智能的发展;但是人类的终极目标是强人工智能,最近也有一些关于类似于笔者认为的广度学习的出现,但是宗其所属,还是应该在深度学习发展的历史上前进。
【玩转数据系列六】文本分析算法实现新闻自动分类
新闻分类是文本挖掘领域较为常见的场景。目前很多媒体或是内容生产商对于新闻这种文本的分类常常采用人肉打标的方式,消耗了大量的人力资源。本文尝试通过智能的文本挖掘算法对于新闻文本进行分类。无需任何人肉打标,完全由机器智能化实现。
从RNN到LSTM,性能良好的神经网络到底是如何工作的?
在2016年Google率先发布上线了机器翻译系统后,神经网络表现出的优异性能让人工智能专家趋之若鹜。本文将借助多个案例,来带领大家一同探究RNN和以LSTM为首的各类变种算法背后的工作原理。
最前沿:图文结合详解深度学习Memory & Attention
该文献主要介绍深度学习网络中语音、文字以及图片这块中的典型神经网络,重点介绍Memory与Attention的发展前沿,分析了几个详细的典型模型,说明Memory与Attention在文字、语音以及图片相关应用中的重要性。
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