深度进修已乐成应用于这三大规模
发布时间：2018-04-07 23:14:10 所属栏目：大数据 来源：站长网
导读：在本章中，我们将先容怎样行使深度进修来办理计较机视觉、语音辨认、天然说话处理赏罚以及其他贸易规模中的应用。起首我们将接头在很多最重要的AI 应用中所需的大局限神经收集的实现。接着，我们将回首深度进修已经乐成应用的几个特定规模。 尽量深度进修的一
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最早的呆板翻译神经收集试探中已经纳入了编码器息争码器的设法(Allen 1987; Chris-man 1991; Forcada and ~Neco 1997)，而翻译中神经收集的第一个大局限有竞争力的用途是通过神经说话模子进级翻译体系的说话模子(Schwenk et al., 2006; Schwenk, 2010)。之前，大大都呆板翻译体系在该组件行使n-gram 模子。呆板翻译中基于n-gram 的模子不只包罗传统的回退n-gram 模子(Jelinek and Mercer, 1980; Katz, 1987; Chen and Goodman, 1999)，并且包罗最大熵说话模子(maximum entropy language models)(Berger et al., 1996)，个中给定上下文中常见的词，a±ne-softmax 层猜测下一个词。 关联阅读： 大数据或成新经济增添点 共享开放藩篱待破 中国将会很快成为环球人工智能技能的中心 （编辑：湖南网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
