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    神经语言模型出现问题怎么解决

    的搜索结果
  • 首次超越LSTM : Facebook 门卷积网络新模型能否取代递归模型?

    神经网络语言模型通过在连续的空间中嵌入词语的方法,来解决这一难题。目前,语言建模的最好表现是基于长短记忆网络(LSTM,1997年由Hochreiter和Schmidhuber提出)的,它能对潜在的任意长期依存进行建模。算法模型...

    文章 知与谁同 2017-08-01 1052浏览量

  • 怎样让机器学会推理?伯克利AI研究所一文详解神经模块网络

    解决这类问题所需要的模型,要能根据面对的问题来决定推理方式,建立一个能灵活地自行选择内部结构的神经网络。在这篇文章中,我们要讨论一种名叫神经模块网络(neural module networks,NMNs)的模型。这种方法保留了...

    文章 行者武松 2018-01-09 907浏览量

  • 不是你无法入门自然语言处理(NLP),而是你没找到正确的打开方式

    上面说,通过神经网络训练语言模型可以得到词向量,那么,究竟有哪些类型的神经网络语言模型呢?个人所知,大致有这么些个: Neural Network Language Model,NNLM Log-Bilinear Language Model,LBL Recurrent ...

    文章 玄学酱 2017-08-02 1351浏览量

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  • Google首席科学家韩国大学演讲:大规模深度学习

    你得到一个预测的序列,再通过语言模型去理解用户所说。一开始的版本就把识别错误率降低了30%,确实非常厉害。后来就研究一些复杂模型去加强网络,进一步降低错误率。现在当你对着电话说话,语音识别比五年前强多了...

    文章 小旋风柴进 2017-05-02 1428浏览量

  • 北大计算机系黄铁军CCF-ADL讲习班上篇:从计算机发展史讲解制造超人工智能的正途——类脑计算

    二是由于没有一个针对神经网络的一种体系结构的硬件,晶体管促进了计算机的快速发展,但是没有合适的神经元器件,没有物理上做出一个硬的神经网络,又能符合我们希望的模型,没有类似于香农这样的人物出现,提供一个...

    文章 玄学酱 2017-11-09 1177浏览量

  • RNN和LSTM弱!爆!了!注意力模型才是王道

    另外,不要忘了机器翻译,包括将文档翻译成不同的语言,或者是神经网络机器翻译还可以将图像翻译为文本,文字到图像和字幕视频等等。在接下来的几年里,ResNet出现了。ResNet是残差网络,意为训练更深的模型。2016年...

    文章 技术小能手 2018-05-02 8786浏览量

  • 谷歌机器翻译取得颠覆性突破 到底几分真假?

    Seq2Seq模型在对上下文建模时比统计机器翻译优雅很多,他不再受N元语言模型的束缚,可以更好地处理语言的上下文依赖。5.机器翻译还有什么问题 笔者不是机器翻译从业者,但略知机器翻译的几大问题。1.生僻词翻译效果...

    文章 青衫无名 2017-08-01 955浏览量

  • 深度学习必备手册(上)

    摘要:本文从最简单的语言模型开始介绍,以优化模型性能为目标,由浅到深的介绍了神经网络模型在语言模型中的应用。7.2017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 ...

    文章 【方向】 2017-10-04 36762浏览量

  • 【独家】深入浅出话AI:定义和主要研究方法

    把“机器学习”和“语音”放在同一个层次是不准确的,因为你能用机器学习模型解决语音问题 – 他们不是并行的分支,但是,其他更加不同的分类更让人纠结。因此,人工智能领域的难与美之处就在于它肯定不是一棵有序...

    文章 行者武松 2017-05-01 975浏览量

  • DNN模型训练词向量原理

    而词向量正是从这个训练好的语言模型中的副产物模型参数(也就是神经网络的权重)得来的。这些参数是作为输入x的某种向量化表示,这个向量就叫做词向量。注意我们训练词向量的逻辑,我们是为了得到一个语言模型的副...

    文章 磐石001 2018-04-04 1234浏览量

  • AI浪潮下,语音识别建模技术的演进 | 硬创公开课

    因此在RNN的基础上引入了LSTM(长短时记忆模型),LSTM是一种特殊的RNN,通过Cell以及三个门控神经元的特殊结构对长时信息进行建模,解决了RNN出现的梯度问题,实践也证明了LSTM的长时建模能力优于普通RNN。...

    文章 青衫无名 2017-08-01 1805浏览量

  • 深度学习与中文短文本分析总结与梳理

    并且统计语言模型和决策算法在很大程度上决定了解决歧义的方法,需要大量的标注语料,并且分词速度也因搜索空间的増大而有所减慢。基于统计的分词方法所应用的主要的统计量或统计模型有:互信息、隐马尔可夫模型和...

    文章 行者武松 2017-05-01 1403浏览量

  • AI:技术创新和应用实践

    为了解决问题,随之出现了机器阅读理解的技术,它可以直接自动从文档中找到匹配问题的答案,通过深度语言模型问题和文档转化为语义向量,从而找到最后的匹配答案。目前问答应用广泛应用于各大企业,如阿里小蜜,...

    文章 KB小秘书 2020-04-28 322浏览量

  • 火了这么久的 AI,现在怎么样了?

    为了解决问题,随之出现了机器阅读理解的技术,它可以直接自动从文档中找到匹配问题的答案,通过深度语言模型问题和文档转化为语义向量,从而找到最后的匹配答案。目前问答应用广泛应用于各大企业,如阿里小蜜,...

    文章 好好、学习 2020-04-06 395浏览量

  • 火了这么久的 AI,现在怎么样了?

    为了解决问题,随之出现了机器阅读理解的技术,它可以直接自动从文档中找到匹配问题的答案,通过深度语言模型问题和文档转化为语义向量,从而找到最后的匹配答案。目前问答应用广泛应用于各大企业,如阿里小蜜,...

    文章 开发者社区 2020-03-29 363浏览量

  • 这些深度学习术语,你了解多少?(下)

    消失梯度问题通常出现在非常深的神经网络中,通常是递归神经网络,因为它使用了使梯度趋于很小的激活函数(在0到1的范围内)。而这些小梯度在反向传播期间成倍增加,所以它们倾向于在整个层中“消失”,从而阻止网络...

    文章 【方向】 2018-10-26 1331浏览量

  • 火了这么久的 AI,现在怎么样了?

    为了解决问题,随之出现了机器阅读理解的技术,它可以直接自动从文档中找到匹配问题的答案,通过深度语言模型问题和文档转化为语义向量,从而找到最后的匹配答案。目前问答应用广泛应用于各大企业,如阿里小蜜,...

    文章 机器智能技术 2020-03-30 213浏览量

  • 郑南宁院士:如何利用脑认知和神经科学启发,构造一个健壮的人工智能

    人类大脑是一个多问题求解的结构,怎么从脑认知和神经科学中得到构造健壮的人工智能的启示,国内外都做了非常多有成效的研究。实现健壮的人工智能的方法 人类面临的许多问题具有不确定性、脆弱性和开放性。今天人工...

    文章 玄学酱 2017-10-24 1279浏览量

  • 谷歌最强 NLP 模型 BERT 解读

    雷锋网(公众号:雷锋网)...相信在未来的一段时间,自然语言处理中预训练的神经网络语言模型会得到更多的关注和运用。论文原文:https://arxiv.org/abs/1810.04805 雷锋网版权文章,未经授权禁止转载。详情见转载须知。

    文章 雷锋网 2018-10-23 155浏览量

  • 带你读《实用Bot开发指南:基于Node.js与Bot框架设计并构建聊天机器人》之二:聊天机器人与自然语言理解

    聊天机器人与自然语言理解在编写机器人和创建自然语言模型之前,我们先回顾一下自然语言理解(NLU)和机器学习(ML)的基础知识。微软的语言理解智能服务(LUIS)实现了自然语言理解中的一些概念,另一些概念则可以...

    文章 温柔的养猫人 2019-11-12 317浏览量

  • 独家 | 一文读懂深度学习

    MLP的出现解决了感知器无法学习XOR函数的问题,使得人们对神经网络重拾信心。DBN与DBM: DBN(Deep belief network)也是一种比较经典的较早提出的深度学习模型。DBN是基于RBM(Restricted Boltzmann Machine)模型...

    文章 行者武松 2017-08-01 2210浏览量

  • 干货 | 算法工程师入门第一期——罗恒讲深度学习

    语言模型往往很难完美拟合训练集也是类似的原因,就是不同的词却有相同的(或极相似的的)上下文。提升验证集的效果最直接效果最好的办法就是在训练集中增加更多的各式各样的与验证集类的数据。这个听上去像废话,...

    文章 云栖大讲堂 2017-08-01 1550浏览量

  • 基于深度学习的智能问答

    此外,互联网用户为了交流信息而产生的大规模诸如微博回复、社区问答对的自然标注数据[50],给训练深度神经网络模型提供了可靠的数据资源,并很大程度上解决自动问答研究领域的数据匮乏问题。接下来内容安排:首先,...

    文章 kevinliali 2016-08-03 30920浏览量

  • 阿里巴巴达摩院:自然语言处理技术有哪些进展和趋势?

    随着 2018 年底 Google 提出预训练语言模型 BERT,在多项 NLP 任务上获得更优效果,预训练语言模型的研究与应用被学术界和工业界视为 NLP 领域的一项重大突破,将 NLP 问题解决方式从以往的为每个任务单独设计复杂...

    文章 茶什i 2020-06-23 4385浏览量

  • F8 2017 | 技术负责人为你解析 Facebook 神经机器翻译

    解决问题的一个方案,被我们成为 sub-word units。神经网络受到特定词汇量的限制,通常是训练阶段遇到过的词汇。对某些语言而言,这造成了非常大的麻烦,尤其是那些可以对现有词汇添加新成分、以生成一个新词汇的...

    文章 玄学酱 2017-08-02 997浏览量

  • 这份深度学习课程笔记获吴恩达点赞

    一般而言,解决高偏差的问题是选择更复杂的网络或不同的神经网络架构,而解决高方差的问题可以添加正则化、减少模型冗余或使用更多的数据进行训练。当然,机器学习模型需要注意的问题远不止这些,但在配置我们的 ML ...

    文章 技术小能手 2018-03-12 3080浏览量

  • 三角兽首席科学家分享实录:基于对抗学习的生成式对话模型

    生成式对话模型NRG有很多好的特性:首先是整体性好,因为只有一个端到端的深度神经网络,所以在实际工程部署的时候不需要考虑太多模块之间耦合的问题,同时如果模型出现问题也比较容易定位bug,另外很重要的是这样的...

    文章 行者武松 2018-01-15 862浏览量

  • 一文盘点深度学习13个常见问题(附详细解答&学习资源)

    实际上,从数学上来说,你可以找出深层神经网络的哪些节点被激活了,但我们不知道神经元应该建立什么模型,以及这些神经元层共同在做什么。所以我们不能对结果做出解释。另一方面,机器学习算法,如决策树,给了我们...

    文章 技术小能手 2018-06-20 1688浏览量

  • NAACL 2019最佳论文:量子概率驱动的神经网络(附代码&文献)

    因此,目前的神经网络往往并不是十全完美的解决方案,而需要改进结构的设计便于人们理解其内部的机制。可解释性(Interpretation) 可解释性的问题较早就有人提出来,有着不一样的叫法,比如 interpretable,...

    文章 初商 2019-08-26 883浏览量

  • INTERSPEECH 2017系列 | 语音识别之语言模型技术

    比如传说中的NNLM,基于神经网络的语言模型,刚刚说的全连接NN或者RNN结构的语言模型,其计算量是远大于N-Gram这种可以查表操作的模型的。语音识别的解码工作是一个很复杂的搜索,有很大的计算量和很高的实时性要求...

    文章 各种鸭梨大 2017-11-13 4436浏览量

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