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espnet中的transformer和LSTM语言模型对比实验

摘要:本文以aishell为例,通过对比实验为大家介绍transformer和LSTM语言模型。 本文分享自华为云社区《espnet中的transformer和LSTM语言模型对比---以aishell为例》,作者: 可爱又积极 。 NLP特征提取器简介 - RNN和Transformer 近年来,深度学习在各个NLP任务中都取得了SOTA结果,我们先了解一下现阶段在自然语言处理领域最常用的特征抽取结构。 长短期记忆网络(LSTM) 传统RNN的做法是将所有知识全部提取出来,不作任何处理的输入到下一个时间步进行迭代。就像参加考试一样,如果希望事先把书本上的所有知识都记住,到了考试的时候,早期的知识恐怕已经被近期的知识完全覆盖了,提取不到长远时间步的信息是很正常的。而人类是这样做的吗?显然不是的,我们通常的做法是对知识有一个理性判断,重要的知识给予更高的权重,重点记忆,不那么重要的可能没多久就忘了,这样,才能在面对考试的时候有较好的发挥。在我看来,LSTM的结构更类似于人类对于知识的记忆方式。理解LSTM的关键就在于理解两个状态ct和at和内部的三个门机制: 图中我们可以看见,LSTM ...

优酷播放黑科技 | 自由视角技术的全链路策略与落地实践

作者:李晓阳(苏铭) 在《优酷播放黑科技 | 自由视角技术体验优化实践》中我们提出对自由视角观影体验做了很多优化,为何需要做如此多的体验优化,下面将一一解答。 随着5G时代的到来,视频用户的消费需求升级,沉浸式视频体验正在快速发展,视频体验的真实性,可互动性的需求在不断增强。自由视角技术是优酷摩酷实验室自研的沉浸式交互视频技术,通过3D重建与渲染技术,为用户提供6自由度(左右旋转、前后推拉、上下移动)的视频观看体验,目前整套自由视角技术已经服务于CBA子弹时间直播、《这就是街舞》第三季与第四季、冬奥会冰球测试赛等项目中。 下面的内容将为大家介绍自由视角技术的整体链路与落地实践。 自由视角工作流图 现场采集 自由视角直播视频的采集不同于传统视频,需要更复杂的采集系统。不同于传统拍摄的单个机位,自由视角视频拍摄需要同步控制多个相机(通常是几十到上百个相机),相机的控制以及直播时的数据传输需要通过以太网进行。而为了保证数据和命令的低延时和高可用,通常需要搭建一个局域网。相机的数据通过网络汇总到现场的服务器,由现场服务器经过预处理后将数据发送到云端,云端进行重建后再发送到现场电视转播车上或者终...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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