2018年深度学习的主要进步

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2018年深度学习的主要进步

【方向】 2018-12-30 09:20:25 浏览1450
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在过去几年中,深度学习改变了整个人工智能的发展。深度学习技术已经开始在医疗保健,金融,人力资源,零售,地震检测和自动驾驶汽车等领域的应用程序中出现。至于现有的成果表现也一直在稳步提高。

在学术层面,机器学习领域已经变得非常重要了,以至于20分钟就会出现一篇新的科学文章

在本文中,我将介绍2018年深度学习的一些主要进展,与2017年深度学习进展版本一样,我没有办法进行详尽的审查。我只想分享一些给我留下最深刻印象的领域成就。

语言模型:GoogleBERT

自然语言处理(NLP)中,语言模型是可以估计一组语言单元(通常是单词序列)的概率分布的模型。在该领域有很多有趣的模型,因为它们可以以很低的成本构建,并且显着改进了几个NLP任务,例如机器翻译语音识别和内容解析

历史上,最著名的方法之一是基于马尔可夫模型n-gram。随着深度学

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