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人人都能用的深度学习:当前三大自动化深度学习平台简介

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深度学习技术往往比较复杂,从头开发的难度较大,但现在有一些公司提供了能帮助开发者轻松使用深度学习的自动化深度学习(ADL)平台,比如微软的 CustomVision.AI、谷歌的 Cloud AutoML、OneClick.AI。Data Science Central 近日发文对这三个平台进行了比较和盘点,机器之心对该文…

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基于线性网络的语音合成说话人自适应

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说话人自适应算法利用说话人少量语料来建立说话人自适应语音合成系统,该系统能够合成令人满意的语音。在本文中,我们提出了基于线性网络的语音合成说话人自适应算法。该算法对每个说话人学习特定的线性网络,从而获得属于目标说话人的声学模型。通过该算法,使用200句目标说话人…

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自然语言处理技术在商业领域可以支持哪些应用?

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人工智能和机器学习技术在很多领域已经取得了重大进展。就某些任务而言,人工智能已经超越了人类的水平。在这波新的 AI 浪潮中,图像识别和语音处理技术方面的突破给人的印象最深刻。相比较它们而言,自然语言处理 (NLP) 领域的进展却给我们一种很滞后的感觉。 NLP 领域中目前…

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MIT最新:机器学习首次模仿大脑处理声音,能辩歌词和歌曲分类

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一项麻省理工学院的新研究表明,科学家们构建了一个机器学习系统,可以像人类一样处理声音,能够辨别歌词或按流派对音乐进行分类。 你是否对于Spotify之类的软件产生过这样的疑问:“Spotify,你放音乐的时候在想什么?”实际上这类软件可能会像你一样思考。 一项麻省理工学院的新…

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基于Hadoop的大数据平台实施——整体架构设计

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大数据的热度在持续的升温,继云计算之后大数据成为又一大众所追捧的新星。我们暂不去讨论大数据到底是否适用于您的公司或组织,至少在互联网上已经被吹嘘成无所不能的超级战舰。好像一夜之间我们就从互联网时代跳跃进了大数据时代!关于到底什么是大数据,说真的,到目前为止就和…

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数据增强:数据有限时如何使用深度学习 ? (下)

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这些情况我们都经历过。你精通机器学习的相关概念,并能将其应用于机器学习模型。打开浏览器搜索相关数据,很可能会找到一系列数据以及上百幅相关照片。 你会想起大部分流行的数据集拥有数以千计的图片(甚至更多)。你也会想起有人曾说过拥有大规模的数据集对性能至关重要。你…

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NanoNets :数据有限时如何应用深度学习?(上)

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我觉得人工智能就像是去建造一艘火箭飞船。你需要一个巨大的引擎和许多燃料。如果你有了一个大引擎,但燃料不够,那么肯定不能把火箭送上轨道;如果你有一个小引擎,但燃料充足,那么说不定根本就无法成功起飞。所以,构建火箭船,你必须要一个巨大的引擎和许多燃料。 深度学习(…

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用25行JavaScript语句实现一个简单的编译器

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摘要:即使对于专业程序员来说,构造一个编译器也是颇具挑战性的任务,本文将会引导你抽丝剥茧,一探究竟! 我已经写了几篇与编程语言开发相关的文章,这让我非常兴奋!例如,在“关于 Angular 2 和 TypeScript 项目中的静态代码分析”[1]中,我研究了编译器前端的基本知…