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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 5年前 5196

PaperWeekly 第七期

神经网络机器翻译(NMT)是seq2seq模型的典型应用，从2014年提出开始，其性能就接近于传统的基于词组的机器翻译方法，随后，研究人员不断改进seq2seq模型，包括引入注意力模型、使用外部记忆机制、使用半监督学习和修改训练准则等方法，在短短2年时间内使得
青衫无名 6年前 1046

通信产业2017走向后摩尔时代

刚刚过去的2016年，是信息通信业值得纪念的节点年，是信息通信业承上启下的关键年。这一年，人工智能概念提出60周年、计算机应用60周年、光纤发明50周年、蜂窝移动通信应用40周年，亦是摩尔定律走过了51年的一年。 60年以来，以计算机、IC、光纤通信、移动通
泡泡浅眠 6年前 1310

AQN:一种通过交替量化对深度学习模型压缩以及加速推理的方法

技术背景  深度学习最近在object recognition， speech recognition, machine translation, games, image generation等各个领域突飞猛进，都取得了state of the art的效
yao_ss 6年前 5727

如何用Python处理自然语言？（Spacy与Word Embedding）

本文教你用简单易学的工业级Python自然语言处理软件包Spacy，对自然语言文本做词性分析、命名实体识别、依赖关系刻画，以及词嵌入向量的计算和可视化。 盲维 我总爱重复一句芒格爱说的话： To the one with a hammer, everythi
王树义 5年前 1176

基于Snorkel弱监督和ULMFiT迁移学习的微博情感分类

本文是作者一个tweet/微博文本分类实战项目的全程重现与总结。该项目的最大特点是使用了弱监督技术（Snorkel）来获得海量标注数据，同时使用预训练语言模型进行迁移学习。 项目的主要步骤如下： 采集一小批已标注样本（~600） 使用弱监督利用大量未标注样本
ezpod 4年前 1607

基于Tacotron汉语语音合成的开源实践

2017年初，Google 提出了一种新的端到端的语音合成系统——Tacotron。Tacotron打破了各个传统组件之间的壁垒，使得可以从<文本，声谱>配对的数据集上，完全随机从头开始训练。本文是来自喜马拉雅FM音视频工程师马力的投稿，他手把手式的介绍了T
livevideostack 6年前 6378

哪本最具影响力的书，是每个程序员都应该读的？

对我影响最大的那本书是 Robert Pirsig 的《禅与摩托车维修艺术 / Zen and the Art of Motorcycle Maintenance》。 不管你做什么事，总是要力求完美，彻底了解你手中的工具和任务，更为重要的是， 要有乐趣（因为
程序员诗人 6年前 1450

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