盘它!40篇+阿里技术经典案例,看完必收藏(上)
阿里妹导读:很多小伙伴在后台发信息,表示一天一篇技术干货看不过瘾。这里统一回复下:阿里妹去年偷偷开了个“小号”,叫做“阿里巴巴机器智能”(据说很多读算法的博士同学都在关注),平时会发AI领域的阿里经典案例,同样期待小伙伴们的关注。
错过去年的干货也没事。今天,阿里妹就从“阿里巴巴机器智能”公众号搬了不少历史文章,包括计算机视觉、语音识别、文本处理、搜索推荐等AI干货,希望你会喜欢。
计算机视觉篇
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《蚂蚁实时视频通话技术和实践》
《基于时间尺度选择的在线行为预测》
《基于尺度空间变换的本征图像分解》
《如何处理多种退化类型的卷积超分辨率?》
《基于风格化对抗自编码器的图像生成算法》
《所见所想所找:基于生成模型的跨模态检索》
《用于行人重识别的多层相似度感知CNN网络》
《如何检测视频异常事件?阿里工程师提出全新检测模型》
《针对场景
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Perseus-BERT——业内性能极致优化的BERT训练方案
【作者】 笋江(林立翔) 驭策(龚志刚) 蜚廉(王志明) 昀龙(游亮) 一,背景——横空出世的BERT全面超越人类 2018年在自然语言处理(NLP)领域最具爆炸性的一朵“蘑菇云”莫过于Google Research提出的BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)模型。作为一种新型的语言表示模型,BERT以“摧枯拉朽”之势横扫包括语言问答、理解、预测等各项NLP锦标的桂冠,见图1和图2。 【图1】SQuAD是基于Wikipedia文章的标准问答数据库的NLP锦标。目前SQuAD2.0排名前十名均为基于BERT的模型(图中列出前五名),前20名有16席均是出自BERT 【图2】GLUE是一项通用语言理解评估的benchmark,包含11项NLP任
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自然语言处理工具hanlp关键词提取图解TextRank算法
看一个博主(亚当-adam)的关于hanlp关键词提取算法TextRank的文章,还是非常好的一篇实操经验分享,分享一下给各位需要的朋友一起学习一下! TextRank是在Google的PageRank算法启发下,针对文本里的句子设计的权重算法,目标是自动摘要。它利用投票的原理,让每一个单词给它的邻居(术语称窗口)投赞成票,票的权重取决于自己的票数。这是一个“先有鸡还是先有蛋”的悖论,PageRank采用矩阵迭代收敛的方式解决了这个悖论。本博文通过hanlp关键词提取的一个Demo,并通过图解的方式来讲解TextRank的算法。 1//长句子 2String content = "程序员(英文Programmer)是从事程序开发、维护的专业人员。" + 3"一般将程序员分为程序设计人员和程序编码人员," + 4"但两者的界限并不非常清楚,特别是在中国。" + 5"软件从业人员分为初级程序员、高级程序员、系统" + 6"分析员和项目经理四大类。"; 最后提取的关键词是:[程序员, 程序, 分为, 人员, 软件] 下面来分析为什么会提取出这5个关键词 第一步:分词 把conten...
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