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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。
北京大学严睿:虚火过旺?揭秘人机对话的技术现状与挑战
随着大数据和深度学习技术的发展,创建一个自动的人机对话系统作为我们的私人助理或聊天伙伴,将不再是一个幻想。而对话系统是否真的像媒体那样报道的“未来已来”呢?目前人机对话系统在研究领域有哪些问题和挑战呢?本文就带你了解人机对话系统的技术现状与挑战。
机器翻译之探讨
摘 要:所谓机器翻译就是利用电子计算机把一种自然语言表达转换为另一种自然语言表达。其处理策略主要有三种。一,基于规则转换的机器翻译系统;二,基于例子的经验系统;三,基于词转换的机器翻译系统。其中,主要以第一种系统在我国的产品化机器翻译软件中比较多见。
Facebook AI 翻译主管黄非加盟阿里达摩院
日前,黄非博士入职阿里巴巴达摩院。他以前的身份是:Facebook(脸书)应用机器学习部AI翻译团队主管。在达摩院机器智能技术实验室,他将和同事推动AI翻译在新零售、跨境电商、视频等领域的实时翻译应用。
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