专家汇 | 原来打造智能语音交互产品这样简单-低调大师

专家汇 | 原来打造智能语音交互产品这样简单

2018-09-03 638

智能语音交互产品的自研门槛究竟有多高？

三大核心要素——算法、算力和数据又该如何优化？

如何让智能语言交互产品具备自学习能力，改善用户体验？

鄢志杰，阿里云资深算法专家，人机交互首席科学家。研究领域主要包括语音识别、语音合成、说话人识别验证、OCR/手写识别、机器学习算法等。长期担任语音领域顶级学术会议及期刊的专家评审，并拥有多项美国及PCT专利。

课程亮点1

0基础打造智能语音交互爆款产品

随着近几年深度学习的火热，语音识别领域也纷纷投入深度学习的大潮之中。

声学模型、语言模型和解码器可以看作是现代语音识别系统最核心的三个组成部分。智能语音交互产品的自研门槛越来越高，如何快速掌握智能语音学习技术，提升智能语音学习效率。

阿里云总监及机器智能技术实验室团队将深入拆解智能语音三大模型，教你0基础打造智能语音交互爆款产品。

课程亮点 2 语音识别模型端核

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干货 | 只有100个标记数据，如何精确分类400万用户评论？

在本文中，我们将介绍自然语言处理（NLP）在迁移学习上的最新应用趋势，并尝试执行一个分类任务：使用一个数据集，其内容是亚马逊网站上的购物评价，已按正面或负面评价分类。然后在你可以按照这里的说明，用你自己的数据重新进行实验。在数据标记成本高数量少的情况下，这个通用语言微调模型可以大幅降低你的NLP任务训练时间和成本。迁移学习模型的思路是这样的：既然中间层可以用来学习图像的一般知识，我们可以将其作为一个大的特征化工具使用。下载一个预先训练好的模型（模型已针对ImageNet任务训练了数周时间），删除网络的最后一层（完全连接层），添加我们选择的分类器，执行适合我们的任务（如果任务是对猫和狗进行分类，就选择二元分类器），最后仅对我们的分类层进行训练。由于我们使用的数据可能与之前训练过的模型数据不同，我们也可以对上面的步骤进行微调，以在相当

2018-09-03

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1.引言在传统的神经网络模型中，是从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接的，每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对于很多问题却无能无力。例如，你要预测句子的下一个单词是什么，一般需要用到前面的单词，因为一个句子中前后单词并不是独立的。于是乎，我们就名正言顺的引出了这篇文章的 RNN 。 2.什么是RNN RNN（Recurrent Neural Networks）翻译为循环神经网路，与传统神经网络模型对比，RNN 一个序列当前的输出与前面的输出也有关。具体的表现形式为网络会对前面的信息进行记忆并应用于当前输出的计算中。重点的讲就是，隐藏层之间的节点之间是有连接的，并且隐藏层的输入不仅包括输入层的输出还包括上一时刻隐藏层的输出。例如上图，中间A表示隐含层，能够看出来从左到右的序列中，隐含层输入不仅包括输入层还有上一个序列的隐含层输出。 3.RNN 能干些啥理论上，RNN 能够对任何长度的序列数据进行处理。但是在实践中，为了降低复杂性往往假设当前的状态只与前面的几个状态相关，下图便是一个典型的RNN ：坦白讲，...

2018-09-04

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