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可能有的人觉得它过于枯燥,有的人觉得它太过理论。不过我要说,计算学习理论回答的是机器学习“为什么可以学习”的终极疑问,它不仅是机器学习的理论基础,更是一切高楼的基石。不理解这部分机器学习的理论基础,一切的学习算法和模型都将沦为脚下悬空的招式。不得心法,将永远是被拦在半掩大门外的“门外汉”。
Node(节点)持有零条或多条输入/输出的边,分别使用in_edges, out_edges表示。另外,Node持有NodeDef,
OpDef。其中,NodeDef持有设备分配信息,及其OP的属性值集合;OpDef持有OP的元数据。
物友网发布软件, 传统中,Real-Time Bidding(RTB)把Bidding考虑成为静态的决策过程。这篇文章,则是把Reinforcement Learning(强化学习)引入到RTB的应用中,从而提高RTB的效率和整体效果。
语言模型是在自然语言处理处理中非常常见的一个模型。它在语音识别,机器翻译等任务中都有应用。它解决的问题之一就是给定一个字符串,用了判断这是一个“合理”句子的概率。比如在语音识别中,声学模型会把声学信号转换成音素【当然也是概率而不是绝对的】,但是同音的词很多,而组成的句子就更多了。
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RNN在很多NLP任务中都取得了很好的效果。我这里所说的RNN指的最常见的是LSTM,它和最原始(vanilla)的RNN相比能够捕获更长距离的依赖。不要担心,LSTM和原始RNN的不同之处只是在于计算隐状态的方法。我们在之后会详细介绍LSTM的细节。这是RNN用于NLP的一些例子(当然不是所有)
由于这样特殊的产品需求,传统的很多方法都不能够直接适用。另外一个特殊的需求是,由于涉及到用户的个人隐私,不能够盲目把不同用户的信息交互到一起。要解决这些问题,这篇文章提供了这样一个基本思路,那就是把用户的Query以及文档都映射到一个Attribute的空间。在这个空间里,所有的信息都可以跨用户横向比较。那么,下面的问题就是我们如何把这些信息给映射到这个Attribute的空间。作者们采用了构建一个图(Graph)的做法。
这里作者指的是声学模型部分,但是实际的语音识别需要借助前面的语言模型,使用解码器结合声学模型和语言模型把声音变成文字。传统的语音识别使用HMM-GMM来对声学特征建模,使用n-gram来建模语言,使用WFST把声学模型,发音词典和语言模型结合起来实现解码器。因此做一个语音识别系统需要很多模块,后来慢慢的用DNN替代了GMM而变成了HMM-DNN的声学模型,也有用RNNLM来替代传统的n-gram语言模型,但仍然需要解码器融合声学模型,发音词典和语言模型。到最近,End-to-end的语音识别系统开始出现,直接输入是声学特征,输出是词序列,完全抛弃了之前分模块的方法
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供货总量 | 10000 套 | 发货期限 | 自买家付款之日起 3 天内发货 | 所在地 | 山东 德州市 |