99问答网
所有问题
当前搜索:
DNN语言模型
任务型对话系统中状态追踪(DST)
答:
Mrkšic, ACL 2015 ,这是ACL 2015的一篇paper,基于RNN做多领域的对话状态追踪,主要贡献是证明:利用多个领域的数据来训练一个通用的状态追踪
模型
比利用单领域数据训练追踪模型效果要好。顺便说一句,这篇论文涵盖了很多任务型对话领域比较高产的学者。 Shietal., 2016 ,基于 多通道卷积神经网络 做 跨
语言
的对话状...
语音识别研究工程师岗位职责
答:
语音识别研究工程师岗位职责1 岗位职责:1.参与基于麦克风阵列的远场语音降噪系统方案和架构的设计以及关键技术的研究开发,交付有竞争力的原型以及应用场景演示;2.参与语音识别、说话人识别等相关算法的研究与开发,包括但不限于声学模型、
语言模型
、解码器、语音唤醒等模块的关键技术研发 3.跟踪与研究语音...
国内大多数语音识别技术商都在什么地方
答:
海天瑞声公司拥有基于
DNN
-HMM等
模型
的多
语言
语音识别技术,并掌握当前语音识别中流行的多种深度学习技术。在语音识别算法领域,公司已掌握细分技术语音数据库质量预估技术,已取得4项发明专利授权。8.精伦电子 精伦电子公司的四大主营业务包含电子通信产品、身份证阅读机具、控制类产品、云影音智能机系列产品及...
核心技术自主可控,云知声未来发展仍可期
答:
在算法方面,公司在机器学习前沿技术和专项应用技术方面始终保持高效的演进速度:公司于2012年率先将
深度神经网络
(
DNN
)应用于商业语音识别系统,并在后续的人工智能浪潮中持续进行前沿算法的商业实践,例如,后来涌现的卷积神经网络(CNN)、回归神经网络(RNN)、端到端序列建模、生成对抗网络(GAN)、注意力转换
模型
(Transformer)...
怎样用python实现深度学习
答:
机器学习,尤其是现在火爆的深度学习,其工具框架大都提供了Python接口。Python在科学计算领域一直有着较好的声誉,其简洁清晰的语法以及丰富的计算工具,深受此领域开发者喜爱。早在深度学习以及Tensorflow等框架流行之前,Python中即有scikit-learn,能够很方便地完成几乎所有机器学习
模型
,从经典数据集下载到构建...
究竟什么是机器学习 深度学习和人工智能
答:
在算法方面,最重要的算法是神经网络,由于过拟合而不是很成功(
模型
太强大,但数据不足)。尽管如此,在一些更具体的任务中,使用数据来适应功能的想法已经取得了显着的成功,并且这也构成了当今机器学习的基础。在模仿方面,人工智能专注于图像识别,语音识别和自然
语言
处理。人工智能专家们花费了大量的...
汉字纠错手抄报
答:
错别字词典,编辑距离,
语言模型
(ngram LM,
DNN
LM,基于字的模型?基于词的模型?)三个关键点:分词质量、领域相关词表质量、语言模型的种类和质量。1. 常见的中文错误类型 发音错误, 特点:音近,发音不标准, 原因:地方发音,语言转化。 - 灰机 拼写错误:特点: 正确词语错误使用, 原因: ...
目前机器学习的瓶颈有哪些
答:
现在最有希望的机器学习模型DeepLearining也正是基于对人类视觉系统的信号处理的研究发现:可视皮层是分级的。所以可见,对人脑理解的一个小足进步都会推动机器学习一个大的发展。现在受到计算机体系限制,即使是用大型分布式电脑也无法模拟人脑的神经网络模型,现在大型的
DNN模型
有上亿个神经元已经算大的了,...
各类场景应用中涉及的AI算法汇总
答:
DNN语言模型
,语义解析技术,意图成分识别, 情感 分析,对话情绪识别,文本相似度检测,文本解析和抽取技术,智能信息抽取,阅读理解,智能标签,NLG,自动摘要,自动写文章,语言处理基础技术,文本审核, 情感 分析,机器翻译,智能聊天,自然语言,基于标题的视频标签,台词看点识别,意图识别,词法分析,相关词,舆情分析,流量预测,标签...
为什么用讯飞输入法会卡?
答:
卖萌颜文字:会卖萌的颜文字,
语言
表达不仅有颜更有趣 更多输入技能 键盘计算器:数字键盘变身计算器 游戏语音键盘:匹配主流手游场景,定制语音沟通更快捷 离线语音:弱网无网,语音输入照样识别 [24]2010年,讯飞输入法1.0版本将隐马尔可夫
模型
成功应用于语音识别系统中,让输入效率提升了3倍;2012年,...
<涓婁竴椤
1
2
3
4
5
6
7
8
涓嬩竴椤
其他人还搜