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迁移学习让AI更好地理解上下文:Salesforce新论文

本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 让神经网络理解每个词的意思很容易,但上下文、词语之间的关系,依然是自然语言处理(NLP)中的难题。 Salesforce的一群NLP研究者发现,搞图像识别的同行们有个不错的办法,值得一试。 在图像识别领域,把ImageNet上预训练的CNN拿来,用在其他图像识别模型中,已经成为一种惯例。这种把训练好的模型参数迁移到新模型的方法,也就是这两年大热的迁移学习。 理解上下文,就是一个非常适合迁移学习的问题。 Learned in Translation 我们所能想到的大部分NLP任务,都有“理解上下文”的需求。 机器翻译模型需要知道英语句子中的这些词是怎样组合在一起的,才能正确地把它翻译成其他语言;自动文本摘要模型需要了解上下文,才能知道哪些词是最重要的;问答模型需要知道问题中的词如何与文档中的词关联。 既然大

天文学家用AI探测宇宙:借助图像识别探索银河系中的红巨星

本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 银河系中有许多“定时炸弹”。 大部分恒星在进入生命末期后会变为红巨星。此时,恒星内部用于热核反应的燃料耗尽,恒星将会膨胀,向外层空间喷发出高温的氦。 我们的太阳,如果内部所有的氢都在反应后变为了氦,那么也会形成红巨星,最终吞噬地球。 这样的恒星,以及体积更大、最终会形成超新星爆发的恒星,在银河系中随处可见。不过,计算这些恒星已经走到了什么阶段是个费时的过程。 目前,澳大利亚和丹麦的一支科研团队正在训练人工智能去做这项工作。他们发现,深度学习系统能以99%的准确率估计恒星的年龄。到目前为止,这一人工智能已经分类了7600颗红巨星,其中约4500颗此前从未被分析过。 研究人员利用深度学习系统去进行图像识别。他们发现了一种方式,将用于计算恒星年龄的光谱数据转化为类似图像的表现方式,让计算机可以识别。目前他们

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