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为了让机器听懂“长篇大论”,阿里工程师构建了新模型

小叽导读:本研究我们提出了一种改进的前馈序列记忆神经网络结构,称之为深层前馈序列记忆神经网络(DFSMN)。进一步地我们将深层前馈序列记忆神经网络和低帧率(LFR)技术相结合构建了LFR-DFSMN语音识别声学模型。该模型在大词汇量的英文识别和中文识别任务上都可以取得相比于目前最流行的基于长短时记忆单元的双向循环神经网络(BLSTM)的识别系统显著的性能提升。而且LFR-DFSMN在训练速度,模型参数量,解码速度,而且模型的延时上相比于BLSTM都具有明显的优势。 作者: 张仕良、雷鸣、鄢志杰、戴礼荣 收录于:ICASSP-2018 研究背景 近年来, 深度神经网络成为了大词汇量连续语音识别系统中的主流声学模型。由于语音信号具有很强的长时相关性,因而目前普遍流行的是使用具有长时相关建模的能力的循环神经网络(RNN),例如LSTM以及其变形

深度学习要多深,才能读懂人话?|阿里小蜜前沿探索

小叽导读:本篇文章全面阐述了“机器阅读理解综述及在电商领域的探索”主题,总字数近五千字,预计需要10分钟左右的阅读时间。推荐对深度学习、大数据、自然语言处理感兴趣的童鞋收藏。 ▌研究背景 阿里小蜜是阿里巴巴推出的围绕电商服务、导购以及任务助理为核心的智能人机交互产品,在去年双十一期间,阿里小蜜整体智能服务量达到643万,其中智能解决率达到95%,成为了双十一期间服务的绝对主力。阿里小蜜所使用的问答技术也在经历着飞速的发展,从最初基于检索的知识库问答演进到了最新的语义深度建模。 近期,阿里小蜜正在开展新的探索,让机器具有如同人一般的阅读理解能力,这将使得问答产品体现出真正的智能,进一步提升服务效率。 在问答技术中,最常见的是检索式问答,但存在很多的限制,例如,需要人工进行知识提炼,让机器在事先准备好的问答对基础之上进行检索。而我们经常需要对

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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。

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