- 自然語(yǔ)言表示算法 內(nèi)容精選 換一換
-
機(jī)器視覺、 語(yǔ)音識(shí)別 、自然語(yǔ)言處理通用技術(shù),支撐智能零售、智能園區(qū)、機(jī)器人云大腦、平安城市等場(chǎng)景。 2、E CS 命名規(guī)則 (1)規(guī)格命名規(guī)則:AB.C.D (2)例如m2.8xlarge.8,其中: A表示系列,例如:s表示通用型、c表示計(jì)算型、m表示內(nèi)存型。 B表示系列號(hào),例如:s1來自:百科業(yè)AI落地方式,將算法專家的積累和行業(yè)專家的知識(shí)沉淀在相應(yīng)的套件和行業(yè)工作流(Workflow)中,真正實(shí)現(xiàn)賦能行業(yè)AI應(yīng)用開發(fā)者,全面提升行業(yè)AI開發(fā)效率和落地效果。 應(yīng)用場(chǎng)景 特定行業(yè)下希望解決特定問題的場(chǎng)景,例如: 政務(wù)派單分類 特點(diǎn):構(gòu)建專有的自然語(yǔ)言處理分類模型,將大量來自:百科
- 自然語(yǔ)言表示算法 相關(guān)內(nèi)容
-
深度學(xué)習(xí)是一種以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為架構(gòu),對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)的算法。目前,在圖像、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等許多技術(shù)領(lǐng)域中,深度學(xué)習(xí)獲得了廣泛的應(yīng)用,并且在某些問題上已經(jīng)達(dá)到甚至超越了人類的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識(shí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程將會(huì)探討深度學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學(xué)習(xí)模型。來自:百科AI技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景--視覺處理與識(shí)別 AI技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景--語(yǔ)音識(shí)別 AI技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景--自然語(yǔ)言處理 AI技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景--推薦系統(tǒng) AI技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景--知識(shí)圖譜 AI技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景--視覺處理與識(shí)別 AI技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景--語(yǔ)音識(shí)別 AI技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景--自然語(yǔ)言處理 AI技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景--推薦系統(tǒng) AI技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景--知識(shí)圖譜來自:專題
- 自然語(yǔ)言表示算法 更多內(nèi)容
-
AI技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景--視覺處理與識(shí)別 AI技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景--語(yǔ)音識(shí)別 AI技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景--自然語(yǔ)言處理 AI技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景--推薦系統(tǒng) AI技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景--知識(shí)圖譜 AI技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景--視覺處理與識(shí)別 AI技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景--語(yǔ)音識(shí)別 AI技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景--自然語(yǔ)言處理 AI技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景--推薦系統(tǒng) AI技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景--知識(shí)圖譜來自:專題
發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分布式特征表示。研究深入學(xué)習(xí)的動(dòng)機(jī)是建立模擬大腦分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它模擬大腦的機(jī)制來解釋說明數(shù)據(jù),如圖像、聲音、文本等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)的典型模型:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、深度信任網(wǎng)絡(luò)模型、堆棧自編碼網(wǎng)絡(luò)模型。 深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用:計(jì)算機(jī)視覺、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等其他領(lǐng)域。 華為云來自:百科
特點(diǎn):基于不同部門的數(shù)據(jù),構(gòu)建專有的自然語(yǔ)言處理分類模型,將大量的政務(wù)詢問分發(fā)到對(duì)應(yīng)的部門,顯著提高工作效率。 特點(diǎn):構(gòu)建商品視覺自動(dòng)識(shí)別的模型,可用于無人超市等場(chǎng)景。 特點(diǎn):對(duì)各種格式的票據(jù)圖片,可制作模板實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵字段的自動(dòng)識(shí)別和提取。 優(yōu)勢(shì):針對(duì)場(chǎng)景領(lǐng)域提供預(yù)訓(xùn)練模型,效果遠(yuǎn)好于通用自然語(yǔ)言處理模型。來自:百科
關(guān)的API,可用于新聞?wù)?、文獻(xiàn)摘要生成、搜索結(jié)果片段生成、商品評(píng)論摘要等場(chǎng)景中。 語(yǔ)音合成 有哪些優(yōu)勢(shì)? 功能全面:提供多種常用自然語(yǔ)言類的算法模型及解決方案,可覆蓋不同行業(yè)的各類需求。 高效精準(zhǔn):可快速分析大數(shù)據(jù)量的文本,深度理解文本語(yǔ)義,更加精準(zhǔn)的挖掘出文本中的關(guān)鍵信息。來自:專題
開發(fā)者在 數(shù)據(jù)管理 平臺(tái)可以在線完成圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、音頻分割、文本三元組、視頻分類等各種標(biāo)注場(chǎng)景,同時(shí)也可以使用ModelArts智能標(biāo)注方案,通過預(yù)置算法或自定義算法代替人工完成數(shù)據(jù)標(biāo)注,提升標(biāo)注效率。 針對(duì)大規(guī)模協(xié)同標(biāo)注場(chǎng)景,數(shù)據(jù)管理平臺(tái)還提供了強(qiáng)大的團(tuán)隊(duì)標(biāo)注,支持標(biāo)注團(tuán)隊(duì)管理、人員管理、角色管來自:專題
實(shí)戰(zhàn)篇:讓機(jī)器理解人類語(yǔ)言和語(yǔ)音 時(shí)間:2020-12-09 16:16:12 自然語(yǔ)言/ 語(yǔ)音交互 已然成為人機(jī)交互的下一個(gè)趨勢(shì),本課程理論知識(shí)結(jié)合案例和實(shí)操演練,帶你體驗(yàn)自然語(yǔ)言處理技術(shù)和構(gòu)建垂直領(lǐng)域智能對(duì)話機(jī)器人。 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括:自然語(yǔ)言處理技術(shù)原理、實(shí)戰(zhàn):構(gòu)建專屬智能問答機(jī)器人。 課程目標(biāo)來自:百科
- 基于語(yǔ)義表示的AI Agent自然語(yǔ)言生成體系構(gòu)建
- 《TensorFlow自然語(yǔ)言處理》—3.2.2 獨(dú)熱編碼表示方式
- 切分算法---Python自然語(yǔ)言處理(2)
- 《TensorFlow自然語(yǔ)言處理》—3.2 學(xué)習(xí)單詞表示的經(jīng)典方法
- 算法訓(xùn)練 2的次冪表示
- 自然語(yǔ)言處理算法中的Transformer
- 《TensorFlow自然語(yǔ)言處理》—3.5 連續(xù)詞袋算法
- 《TensorFlow自然語(yǔ)言處理》—3.4 skip-gram算法
- 知識(shí)表示:概述、符號(hào)知識(shí)表示、向量知識(shí)表示
- 自然語(yǔ)言處理算法中的Word2Vec