一窥谷歌神经机器翻译模型真面貌，其底层框架开源！-低调大师

一窥谷歌神经机器翻译模型真面貌，其底层框架开源！

2017-08-01 838

去年，谷歌发布了 Google Neural Machine Translation (GNMT)，即谷歌神经机器翻译，一个 sequence-to-sequence (“seq2seq”) 的模型。现在，它已经用于谷歌翻译的产品系统。

虽然消费者感受到的提升并不十分明显，谷歌宣称，GNMT 对翻译质量带来了巨大飞跃。

但谷歌想做的显然不止于此。其在官方博客表示：“由于外部研究人员无法获取训练这些模型的框架，GNMT 的影响力受到了束缚。”

如何把该技术的影响力最大化？答案只有一个——开源。

因而，谷歌于昨晚发布了 tf-seq2seq —— 基于 TensorFlow 的 seq2seq 框架。谷歌表示，它使开发者试验 seq2seq 模型变得更方便，更容易达到一流的效果。另外，tf-seq2seq 的代码库很干净并且模块化，保留了全部

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漫谈深度学习这个领域有点火！

深度学习（deeplearning），无疑是IT界近两年比较流行的一个热词。它是什么意思呢？理解起来，与人工智能、机器学习比较接近，目的是想让计算机能够像人脑一样智能地识别图片、语音……，因此无论是深度学习还是人工智能都是实现目标的手段。为了更好地理解本文，这里再多做一点解释，人脑认知事物的过程其实是分层的，每一层都会识别出一定的特征，然后不断地向上汇聚，最终识别出这个事物是什么。当然，整个过程的层级很多，而且识别过程是极其快速的。现在的深度学习、人工智能就是要计算机模拟人脑对于事物的识别过程。那问题来了，得多么强大的机器才能达成这样的目的？可能你对这个没概念，这里提供一些参考数据。在2012年6月，《纽约时报》披露的Google Brain项目中，著名的斯坦福大学的机器学习教授Andrew Ng和大规模计算机系统方面的世界顶尖专家JeffDean用16000个CPU Core的并行计算平台训练一种称为“深度神经网络”（DNN，Deep Neural Networks）的机器学习模型，在语音识别和图像识别等领域获得了巨大的成功。 16000个CPU Core，很多吗？其实也不算多，...

2017-08-02

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四年前美国的一档智力竞赛节目，让全世界知道了有一个比人脑更聪明的计算系统——沃森（Watson）。也正是它，让IBM引领人工智能和认知计算潮流多年时间。本周在德国汉诺威举行一年一度的CeBIT展会上，Watson成为IBM九大主题展台之一，其重要地位不言而喻，此外其他还包括大数据、云计算、移动、社交、安全、工业4.0、基础设施、IBM中国等主题。到目前为止，IBM在Watson上投入重金，是时候让Watson成为一个基于市场的解决方案了。在过去一年中，IBM一直沿着这个目标前进，通过API让Watson更广泛地被外部开发人员接触到，去年年初还专门设立了新的Watson集团。上面这张展板解释了，当你向Watson提问的时候，它在给出答案之前会有几个步骤： 1、 Watson会将你的问题分解为很多个关于这个问题的“特征” 2、 Watson会在大量可能包含答案的信息中进行搜索，然后生成一系列潜在答案 3、 Watson使用特有的算法，为每一个潜在答案打分 4、 Watson会提供最有信心的答案，以及答案的相关证据 5、 Watson会对打分分数进行权衡，为每个答案的信心指数进行评估...

2017-08-02

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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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Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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。