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2018年深度学习的主要进步

一文了解2018深度学习取得了哪些突破性进展!

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理解 LSTM 网络

递归神经网络 人类并不是每时每刻都从头开始思考。正如你阅读这篇文章的时候,你是在理解前面词语的基础上来理解每个词。你不会丢弃所有已知的信息而从头开始思考。

模块 神经网络 语言模型

数据不足,如何进行迁移学习?

在没有足够的训练数据时,本文详细介绍了如何使用FloydHub、fast.ai和PyTorch进行迁移学习。

人工智能 数据迁移 神经网络 语言模型

迁移学习NLP:BERT、ELMo等直观图解

图解,2018年自然语言处理领域最成功的方向!

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一文了解自然语言处理神经史(下)

越来越火的NLP到底经历了什么?

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一文了解自然语言处理神经史(上)

越来越火的NLP到底经历了什么?

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Apache Lucene 4.0今日发布

版权声明:本文为博主chszs的原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/chszs/article/details/8066796 经过了三年的开发努力,Apache Lucene 4.0终于发布了。

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kaldi 源码阅读(一) - 环境搭建

按照我一贯的做法,来阅读开源代码: 1. 编译以及基础功能的测试 2. 模块功能划分 3. 单一模块解析(添加注释或日志) 4. 扩展新demo工程 5. 自定义模块及调用 文章也会按照上述流程进行开展。

日志 LOG 模块 源码 测试 git cmd 语言模型

kaldi 源码阅读(二) - 代码结构分析

源码目录结构分析 egs/ 开放数据集合,主要目录 wsj, rm |- README.txt src/ 代码主目录 |- configure 构建 kaldi.

源码 makefile 语言模型

kaldi 源码分析(四) - SRC 目录结构

在 kaldi 源码中,src 目录内容主要都使用来创建工具使用的一些工具源码,比如 feat,fstext, decoder 等相关工具源码。 kaldi 版本信息存放在 src/.version 文件中,通过 src/base/get_version.sh 脚本生成相应的 version.h 头文件,供 kaldi 其他函数或类进行使用。

源码 配置 脚本 语言模型

kaldi 源码分析(七) - HCLG 分析

Kaldi 语音识别主流程: 语音识别过程 解码网络使用 HCLG.fst 的方式, 它由 4 个 fst 经过一系列算法组合而成。分别是 H.fst、C.fst、L.fst 和 G.fst 4 个 fst 文件: 1. G:语言模型,输入输出类型相同,实际是一个WFSA(acceptor接受机),为了方便与其它三个WFST进行操作,将其视为一个输入输出相同的WFST。

算法 RDS 源码 语音识别 序列 语言模型

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