深度学习(11)：序列模型
深度学习(11)：序列模型
2018-03-09
采用循环神经网络能够建立各种各样的序列模型（Sequence Model）。加入一些注意力机制，能够使这些序列模型更加强大。
Seq2Seq模型
2014年Cho等人在论文[Learning Phrase Representations using RNN Encoder-Decoder for Statistical Machine Translation]中首次提出了Seq2Seq（Sequence-to-Sequence）模型。
【AI版摩尔定律】10张图盘点计算机视觉、语音和文本理解里程碑
现在的AI发展到什么水平了？我们总说“超越人类水平”，有没有一个量化的标准，来让我们理性的认识AI发展水平，刺破火热AI的迷雾？电子前沿基金会 EFF正在致力于这一方向研究。从近期微软宣布语音识别错误率降至5.1%，与人类水平相当谈起，这篇文章将介绍目前AI领域最为知名的发展水平衡量标准，涉及计算机视觉、文本理解、语音识别、翻译、游戏等多个方向。