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【论文推荐】最新十篇机器翻译相关论文 - 自适应机器翻译综述，结构化预测，双向神经机器翻译，图编解码模型，英日机器翻，上下文感知

10. 普通话中基于音节的序列 - 序列语音识别的基于音节的序列 - 序列语音识别 作者：周世宇，林浩东，许旭，许波 由INTERSPEECH2018接受 机构：中国科学院大学 摘要：基于序列注意的模型最近在自动语音识别（ASR）任务中显示出非常有希望的结果，
技术小能手 6年前 4282

深度卷积神经网络演化历史及结构改进脉络-40页长文全面解读

早期成果 卷积神经网络是各种深度神经网络中应用最广泛的一种，在机器视觉的很多问题上都取得了当前最好的效果，另外它在自然语言处理，计算机图形学等领域也有成功的应用。 第一个真正意义上的卷积神经网络由LeCun在1989年提出[1]，后来进行了改进，它被用于手写字
技术小能手 6年前 5196

GAN做图像翻译的一点总结

如今，随着 GAN 在生成清晰图像（sharp images）上的成功，GAN 在图像翻译任务上的方法越来越多，pix2pix，CycleGAN，UNIT，DTN，FaderNets，DistanceGAN，GeneGAN，pix2pixHD，StarGAN
技术小能手 6年前 4415

能模仿韩寒小四写作的神奇递归神经网络（附代码）

引言 在离人工智能越来越近的今天，研究界和工业界对神经网络和深度学习的兴趣也越来越浓，期待也越来越高。 我们在深度学习与计算机视觉专栏中看过计算机通过卷积神经网络学会了识别图片的内容——模仿人类的看，而工业界大量的应用也证明了神经网络能让计算机学会听（比如百度
小旋风柴进 7年前 4141

机器翻译 & 推荐系统专题阅读小组 | 每周一起读 #10

PaperWeekly 将于本周针对 机器翻译（NMT）和 推荐系统 方向分别增设专题阅读小组， 在组内发起「每周一起读」活动。我们将每周选定一篇优质文章，并为大家提供可撰写读书笔记和在线协同讨论的阅读工具。 如果你也希望和我们一起培养良好的阅读习惯，在积极
青衫无名 7年前 2237

GAN（生成对抗网络）的最新应用状况

今天我们来聊一个轻松一些的话题——GAN 的应用。 在此之前呢，先推荐大家去读一下一篇新的文章 LS-GAN（Loss-sensitive GAN）[1]。 这个文章比 WGAN 出现的时间要早几天，它在真实分布满足 Lipschitz 条件的假设下，提出了
玄学酱 7年前 2439

NLP&深度学习：近期趋势概述（二）

递归神经网络（RNN） RNN是专门用于处理顺序信息的神经网络的方法。RNN将计算应用于以先前计算结果为条件的输入序列。这些序列通常由固定大小的标记向量表示，他们被顺序送至循环单元。下图说明了一个简单的RNN框架。 RNN的主要优势在于能够记忆先前的计算结果
【方向】 6年前 2184

Science：大数据时代的网络分析，如何挖掘大数据？

我们生活在一个互联实体(entities)构成的复杂世界中。人类涉足的所有领域，从生物学到医学、经济学和气候科学，都充满了大规模数据集。 这些数据集将实体（entities）模拟为节点、节点之间的连接被模拟为边（edges），从不同且互补的角度描述着复杂的真实
玄学酱 7年前 1379

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