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伊利诺伊芝加哥分校教授刘兵:自然语言处理的下一层级——终身语言学习

雷锋网按:随着 DARPA(美国国防高级研究计划局)的项目 L2M(终身学习机器)和欧盟联合项目 LLIS(智能系统的终身学习)出现,LML(终身机器学习)开始备受关注。研究者们意识到在一种数据集中运行一种机器算法的传统机器学习范例远远不能达到真正意义上的智能,它只适用于狭窄的领域。人类自身的学习过程则与之截然不同。我们在开放环境中能够持续学习,积累学习到的知识,并用于未来的学习和解决问题当中。 LML 旨在达到这些能力。在 NLP 中,聊天机器人等具有语言能力的机器人越来越被广泛使用。对这些系统而言,在开放的世界中与人类和其他机器人的互动中不断学习,能够实现更好地聊天是梦寐以求的。在这次演讲中,刘兵教授将主要讲述这种模式转变,关于 NLP 进入下一层级的最新研究以及 LML 所面临的挑战。 刘兵,伊利诺伊芝加哥分校教授,ACM、AA

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先进的图像识别怎样改变AV产业? 说到这方面,日本人表示,你们都弱爆了! 我来举几个例子: | 一、chainerによるディープラーニングでAV女優の類似画像検索サービスをつくったノウハウを公開する - Qiita 翻译:使用chainer和深度学习搭建女优图像检索服务 这位仁兄做了个实验,使用爬虫在网上搜集了大量的女优面部图片,使用dlib做面部识别的处理。使用chainer搭建神经网络并测试。最后实现的功能就是,根据一副图像,自动识别最相似的女优。 更厉害的是,最后作者表示:“最後に宣伝になりますが、CNNを使ってAV女優の類似画像検索をしたサイトを作っているので、よかったら見てみてください。”。也就是说,他把这个服务搭建成了一个网站,欢迎大家来访问。网站的地址我就不发车了,大家自己到原文去找吧。 | 二、ディープラーニングで「顔が似ている

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