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如何加速神经语言模型训练?东北大学小牛翻译团队有妙招

GPU1根据自身权重矩阵计算好它的权重梯度,然后通过采样的方法从中抽取第一行和第三行传递给参数服务器,同理GPU2也执行了类似的操作,抽取第二和第三行进行传输。参数服务器GPU3收到两台设备传递过来的权重梯度后对它们按行进行累加

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应用、算法、芯片,“三位一体”浅析语音识别

因此,语音识别还有很多问题待解决。令人兴奋的是,随着高质量数据的不断积累、技术的不断突破及硬件平台算力的提升,语音识别正在向我们期待的方向快速发展。

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自然语言处理多任务学习目标

本文作者通过阅读大量关于自然语言处理多任务的论文,并进行系统的整理分析分类。对于想要了解自然语言处理多任务学习的朋友来说,本文会在理论上给予极大的帮助。

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《中国人工智能学会通讯》——7.23 知识图谱在信息检索中的应用

本节书摘来自CCAI《中国人工智能学会通讯》一书中的第7章,第7.23节, 更多章节内容可以访问云栖社区“CCAI”公众号查看。

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《中国人工智能学会通讯》——7.6 数 据

本节书摘来自CCAI《中国人工智能学会通讯》一书中的第7章,第7.6节, 更多章节内容可以访问云栖社区“CCAI”公众号查看。

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《中国人工智能学会通讯》——7.3 分布式表示

本节书摘来自CCAI《中国人工智能学会通讯》一书中的第7章,第7.3节, 更多章节内容可以访问云栖社区“CCAI”公众号查看。

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LSTM的“前生今世”

本文介绍了LSTM的发展历史,并且深入浅出的介绍了LSTM的核心思想(无非就是几个高深莫测的公式),作者通过图形化的方法解释了公式,使得核心思想更加容易理解。

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零基础进行神经网络语言建模

本文从最简单的语言模型开始介绍,以优化模型性能为目标,由浅到深的介绍了神经网络模型在语言模型中的应用。

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【资源】用深度学习解决自然语言处理中的7大问题,文本分类、语言建模、机器翻译等

本文讲的是用深度学习解决自然语言处理中的7大问题,文本分类、语言建模、机器翻译等,自然语言处理领域正在从统计学方法转向神经网络方法。在自然语言中,仍然存在许多具有挑战性的问题。但是,深度学习方法在某些特定的语言问题上取得了state-of-the-art的结果。

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《中国人工智能学会通讯》——2.27 利用深度学习改进统计机器翻译

本节书摘来自CCAI《中国人工智能学会通讯》一书中的第2章,第2.27节, 更多章节内容可以访问云栖社区“CCAI”公众号查看。

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《中国人工智能学会通讯》——1.34 应 用

本节书摘来自CCAI《中国人工智能学会通讯》一书中的第1章,第1.34节, 更多章节内容可以访问云栖社区“CCAI”公众号查看。

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《中国人工智能学会通讯》——1.12 研究热点

本节书摘来自CCAI《中国人工智能学会通讯》一书中的第1章,第1.12节, 更多章节内容可以访问云栖社区“CCAI”公众号查看。

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《数字逻辑设计与计算机组成》一 导读

本书内容包括存储器组织、处理器核心和处理器组织结构,以及硬件支持的计算机安全等。由于技术的进步以及对高速和低功耗设计的需求改变了计算机组织结构的基础,因此本书尝试不仅提供简单的实例用于展示基本的设计概念,而且揭示对现代计算机设计目标的理解。

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