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Pytorch实践

深度学习框架Pytorch实践

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迁移学习在自然语言处理领域的应用

机器学习神经网络深度学习人工智能迁移学习

迁移学习近年来在图形领域中得到了快速的发展，主要在于某些特定的领域不具备足够的数据，不能让深度模型学习的很好，需要从其它领域训练好的模型迁移过来，再使用该模型进行微调，使得该模型能很好地拟合少量数据的同时又具备较好的泛化能力（不过拟合）。

2018-12-01

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一文简述生成式对话

由于AI技术的发展，对话机器人也得到了广泛关注和应用，例如Siri、Alexa等。关于目前的人机对话可以分为两种：任务型对话（辅助购物、导航、商场指示、天气询问、病情询问等），非任务式对话（聊天等）。任务型对话的实现需要针对特定任务定义大量Intention,并对不同的Intention定义不同的Action，一般不需要太多数据。本文主要关注于非任务型对话系统的构建，目前主流方法是基于深度学习的生成式模型。 Seq2Seq模型 Seq2Seq模型是目前做生成对话的主流模型。模型源于机器翻译，机器翻译将一种源

2018-04-16

2.5K0

AI与深度学习-2017年总结

人工智能深度学习强化学习编程算法

2017年AI界出现了很多进展，虽说没有像之前CNN、RNN、GAN出现时的转折，但也有很大的突破，特别是当Alpha Zero出现，强化学习的地位一下子飞升。下面将从算法、模型、框架以及数据出发，简单总结一下2017年的动态。 No.1 算法强化学习当属2017年的重头戏，从AlphaZero出现并战胜AlphaGo开始引爆。AlphaGo是基于历史数据进行有监督学习，进阶版本的Alpha Master是通过self-learning自己与自己对战不断提升得到。但AlphaZero是通过强化学习从零开始

2018-03-26

7620

中美人工智能大比拼

《人工智能标准化白皮书（2018版）》指出了人工智能的定义：利用数字计算机或数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获取最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。并指出国

2018-03-26

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