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Elasticsearch 8.0.0-rc2 发布

Elasticsearch 8.0.0-rc2 已发布。 新特性 Snapshot/Restore 支持 Kubernetes 服务帐户的 IAM 角色#81255(issue:#52625) Watcher 对 Watcher 历史模板名称使用startsWith而不是完全匹配#82396 功能增强 Cluster Coordination 减少TaskBatcher的 lock-heavy#82227(issue:#77466) ILM+SLM 避免不必要的LifecycleExecutionState重新计算#81558(issues:#77466,#79692) 将未更改的 ILM 策略更新为无操作#82240(issue:#82065) Infra/Core 阻止在未升级到 7.x 而先升级到 8.0 的情况#82321(issue:#81865) Machine Learning 将deployment_stats添加到训练模型统计信息#80531 use_auto_machine_memory_percent设置项现在的默认值为max_model_memory_limit...

每日一博 | 带你了解 3 类预训练语音模型预测方法

摘要:在调研多篇论文后,笔者发现预训练语音模型的预测方法基本可以分为以下3类:<1>用前文预测当前及后文(自回归)<2> 随机mask 一些帧并预测 <3> 用两侧上下文预测中间帧。 本文分享自华为云社区《预训练语音模型调研小结》,作者: Hudson。 在调研多篇论文后,笔者发现预训练语音模型的预测方法基本可以分为以下3类:<1>用前文预测当前及后文(自回归)<2> 随机mask 一些帧并预测 <3> 用两侧上下文预测中间帧。下文会按照这三类来介绍预训练语音模型的方法。 1.用前文信息预测当前信息及后文信息 (1)CPC & Modified CPC CPC(Contrastive Predictive Coding)[1] 是预训练语音模型中较早提出的模型。它的模型架构如下图所示。 首先,语音信号被分成段输入到CNN模型,用于抽取特征,CNN层的输出Z再作为GRU层的输入,拿到带有时序信息的输出C,然后用当前时刻t的带有时序信息的Ct(见过序列前面的信息),来预测后续k个时刻的CNN层输出Zt+k。Lo...

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