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别躲了,机器知道你们的关系 | 论文访谈间 #05

每天人们都在和形形色色的社交网站打交道,微信,微博,知乎等等。在不同的社交网站上,人们通过加好友,关注,互粉等功能建立了联系,形成了一张张巨大的社交网络。而在这些联系背后,往往蕴含着不同的含义。例如,很多原因可能使得我们成为社交网络上的好友:亲人关系,朋友关系,同事关系,或者仅仅是有着相同的兴趣爱好。

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求同存异,共创双赢 - 基于对抗网络的利用不同分词标准语料的中文分词方法 | 论文访谈间 #06

在中文信息处理中,分词(word segmentation)是一项基本技术,因为中文的词汇是紧挨着的,不像英文有一个天然的空格符可以分隔开不同的单词。虽然把一串汉字划分成一个个词对于汉语使用者来说是很简单的事情,但对机器来说却很有挑战性,所以一直以来分词都是中文信息处理领域的重要的研究问题。

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嘿,朋友,老夫掐指一算你就是“水军” | 论文访谈间 #13

不知多少人会像小编一样网购时需要绕过挡在头几条的层层水军,才能找到相对客观的评论,每当这个时候不免幻想如果机器能帮自己先筛一遍会是多么的方便。 仔细想来,这件事也不是那么难,假如我们可以获取评论者在历史操作中丰富的行为信息,依靠领域专家知识提取出有效特征就可以对评论的价值做出判断。

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论文推荐 | 一种开放域Chatbot的无监督自动评价方法

开放领域的人机对话在过去几年中受到越来越多研究者的关注。然而,对于开放领域的对话系统不存在一个标准的自动评测方法,研究人员通常采用人工标注来评估其模型,这种方法不仅耗时而且不能很好的扩展。在本文中我们提出一种结合无参考回复和有参考回复的评测方法,该方法同时考虑问题(先前用户的话语)和参考回复来对生成的回复进行评测,我们将该指标称之为 RUBER (a Referenced metric and Unreferenced metric Blended Evaluation Routine)。

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综述 | 知识图谱研究进展

1 知识图谱构建技术 本节首先给出知识图谱的技术地图,然后介绍知识图谱构建的关键技术,包括关系抽取技术、知识融合技术、实体链接技术和知识推理技术。 1.1 知识图谱技术地图 构建知识图谱的主要目的是获取大量的、让计算机可读的知识。

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当知识图谱“遇见”深度学习

肖仰华 复旦大学计算机科学技术学院,副教授,博士生导师,上海市互联网大数据工程技术中心副主任。主要研究方向为大数据管理与挖掘、知识库等。 大数据时代的到来,为人工智能的飞速发展带来前所未有的数据红利。

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燃!阿里11篇论文入选IJCAI2017 人工智能领域捷报频传

在今年的国际人工智能联合会议(IJCAI)上,阿里巴巴有11篇论文入选。这是继今年的CVPR会议入选4篇、KDD会议入选5篇后,阿里巴巴在人工智能顶级会议上斩获的最新成果。 IJCAI被认为是人工智能领域最顶级的学术会议之一,涵盖机器学习、计算可持续性、图像识别、语音技术、视频技术等,对全球人工智能行业具有巨大影响力。

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了解人工智能之基础概念-基本概念问答

本文对人工智能领域的一些基础知识进行了普及。对刚刚接触机器学习的人们会有不小的帮助

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了解人工智能之分类和预测 - 数据科学中的预测,分类和回归分析

本文作者阐述了她对机器学习在数据分析学科方面的应用现状和展望。给了初涉这个领域的人们一个初步的介绍

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《深度学习:Java语言实现》一一

前言 目前,人工智能技术举世瞩目,深度学习也引起人们广泛关注。在实践上,深度学习推动了人工智能革命性进步,其相关算法已经应用到众多领域。然而,这种“革命性”的技术,常被认为非常复杂,让人敬而远之。而实际上,深度学习的理论和概念并不晦涩难懂。

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《深度学习:Java语言实现》一一2.6小结

本节书摘来自华章出版社《深度学习:Java语言实现》一 书中的第2章,第2.6节,作者:[日]巣笼悠辅(Yusuke Sugomori) 著 ,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

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《深度学习:Java语言实现》一一2.5神经网络的理论和算法

本节书摘来自华章出版社《深度学习:Java语言实现》一 书中的第2章,第2.5节,作者:[日]巣笼悠辅(Yusuke Sugomori) 著 ,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

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《深度学习:Java语言实现》一一2.3监督学习和无监督学习

本节书摘来自华章出版社《深度学习:Java语言实现》一 书中的第2章,第2.节,作者:[日]巣笼悠辅(Yusuke Sugomori) 著 ,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

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《深度学习:Java语言实现》一一第2章 机器学习算法——为深度学习做准备

第2章 机器学习算法——为深度学习做准备 前一章中,通过回顾人工智能的历史,你了解了深度学习是如何发展演变而来的。你应该已经注意到,机器学习和深度学习是不可分割的。实际上,深度学习就是对机器学习算法的发展。

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《深度学习:Java语言实现》一一1.4小结

本节书摘来自华章出版社《深度学习:Java语言实现》一 书中的第1章,第1.4节,作者:[日]巣笼悠辅(Yusuke Sugomori) 著 ,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

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《深度学习:Java语言实现》一一1.3人工智能与深度学习

本节书摘来自华章出版社《深度学习:Java语言实现》一 书中的第1章,第1.3节,作者:[日]巣笼悠辅(Yusuke Sugomori) 著 ,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

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PaperWeekly 第43期 | 教机器学习编程

作者丨赵越 学校丨北卡罗莱纳州立大学博士生 研究方向丨编译器,程序语言 随着深度学习的发展,人工智能迎来了新一轮的热潮。在图像处理和自然语言处理方面,深度学习已经展现出强大的能力,成为了这些领域的主流方法。

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PaperWeekly 第42期 | 基于知识图谱的问答系统关键技术研究 #04

作者丨崔万云 学校丨复旦大学博士 研究方向丨问答系统,知识图谱 领域问答的基础在于领域知识图谱。对于特定领域,其高质量、结构化的知识往往是不存在,或者是极少的。本章希望从一般文本描述中抽取富含知识的句子,并将其结构化,作为问答系统的知识源。

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PaperWeekly 第41期 | 互怼的艺术:从零直达 WGAN-GP

作者丨苏剑林 学校丨中山大学硕士生 研究方向丨NLP,神经网络 个人主页丨http://kexue.fm  1  前言 GAN,全称 Generative Adversarial Nets,中文名是生成对抗式网络。

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PaperWeekly 第37期 | 论文盘点:检索式问答系统的语义匹配模型(神经网络篇)

“ slvher 助理来也后端/算法工程师  目前研发方向为多轮对话系统 问答系统可以基于规则实现,可以基于检索实现,还可以通过对 query 进行解析或语义编码来生成候选回复(如通过解析 query并查询知识库后生成,或通过 SMT 模型生成,或通过 encoder-decoder 框架生成,有些 QA 场景可能还需要逻辑推理才能生成回复)。

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