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首次超越LSTM : Facebook 门卷积网络新模型能否取代递归模型?

语言模型对于语音识别系统来说,是一个关键的组成部分,在机器翻译中也是如此。近年来,神经网络模型被认为在性能上要优于经典的 n-gram 语言模型。经典的语言模型会面临数据稀疏的难题,使得模型很难表征大型的文本,以及长距离的依存性。神经网络语言模型通过在连续的空间中嵌入词语的方法,来解决这一难题。目前,语言建模的最好表现是基于长短记忆网络(LSTM,1997年由Hochreiter和Schmidhuber提出)的,它能对潜在的任意长期依存进行建模。 算法模型的突破意义在哪 Facebook AI 实验室的这一研究在发表后吸引了大量的注意力。LSTM目前在语言、语音和翻译等方面有着广泛的应用,是学术和产业都十分关注的技术,现在忽然出现了一种比它更好的模型,AI 圈内人士怎么看? 美国卡内基梅隆计算机系博士邓侃对新智元说:“这是LSTM

伯克利AI研究所:新型元学习法MAML的前世今生。

雷锋网 AI科技评论按:伯克利AI研究所带来了他们的最新研究——未知模型元学习法(MAML)。它不会对模型的形式做任何假设,也没有为元学习引入额外的参数,极易应用于许多领域,包括分类、回归和强化学习。这种方法非常简单,并且优于已知的很多方法。 雷锋网(公众号:雷锋网) AI科技评论将其编译如下: 智能的一个关键层面是多才多艺——即拥有做许多不同事情的能力。目前的人工智能系统擅长掌握单一技能,如精通围棋的Go、深度回答能力超强的Watson,甚至还有自动控制直升机系统。但是,当你让人工智能系统去做不同种类看似简单的问题时,它就会举步维艰。在《Jeopardy》中的智力问答冠军Watson不能交谈,一个能熟练操控直升机飞行的系统不能应用于其他新的、简单的情形,比如为了扑灭火灾,进行定位、飞行和悬停操作。相比之下,人类可以做很多事,智能地适

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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