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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。
时间卷积网络(TCN)在 NLP 多领域发光,RNN 或将没落
我们一开始认为,时序问题(如语言、语音等等)天生就是 RNN 的地盘。然而现在这一观点要成为过去式了。时间卷积网络(Temporal Convolutional Nets, TCNs)作为 CNN 家族中的一员健将,拥有许多新特性,如今已经在诸多主要应用领域中击败了 RNN。
2017年ACL的四个NLP深度学习趋势 (一):语言结构和词汇嵌入(Linguistic Structure and Word Embeddings)
作者通过分析2017年ACL的论文,以及演讲内容,得出了四个NLP深度学习趋势:Linguistic Structure 、 Word Embeddings、Interpretability 、Attention。今天我们就逐一分析一下这四个深度学习趋势。
阿里云发布三大人工智能产品,构建最全AI平台
7月18日,阿里云正式发布了三款人工智能产品:图像搜索、智能语音自学习平台以及机器翻译,三款产品由阿里云与阿里巴巴机器智能技术实验室联合自主研发,旨在为不同行业的用户提供业界领先的人工智能解决方案,进一步推动产业AI的落地。
阿里云宣布机器翻译平台上线,为用户提供单天千万级的翻译能力
7月18日,阿里云宣布机器翻译正式商用,将为用户提供海量、精准、快速的翻译能力,解决全球化贸易场景中的跨语言沟通,跨语言广告,辅助翻译,移动翻译、网页翻译、跨语言电子商务等难题。
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