侵权投诉

微软翻译系统使用深层神经网络,帮助生成更真实、更准确的翻译

传感器技术 2018-04-16 14:33 次阅读

微软研究人员在3月14日发表博客文章称,在利用深层神经网络人工智能(AI)训练技术翻译文本方面取得了进展。他们发明了第一台机器翻译系统,可以将中文新闻的句子翻译成英文,准确率与人类不相上下。系统在一套常用的新闻报道测试集上实现了达到了人类水平,测试集名为newstest2017。

在前几期的文章里,我们介绍了神经网络和深度学习的相关内容,微软的这套翻译系统就是使用深层神经网络,帮助生成更真实、更准确的翻译。它还采用了多种不同的人工智能训练方法,包括双重学习、商议网络和联合训练,试图模仿人类的学习方式。

机器翻译

机器翻译系统是支持翻译大量文本的应用程序或在线服务,将文本从“源”语言译成另一种"目标"语言的过程。

自从2010年代早期,新的人工智能技术- 深度神经网络(又称深度学习),已经达到较高的精准度,微软翻译团队将语音识别结合其核心文本翻译技术,推出新的语音翻译技术。

虽然机器翻译技术和接口技术的概念相对简单,但它背后的科技集成却是极其复杂的,集成了多项尖端技术,特别是深度学习(人工智能)、 大数据、 语言学、 云计算和 web API。

从历史上看,曾经主流的机器学习技术在行业中应用是统计机器翻译 (SMT)。SMT 使用先进的统计分析,从一句话中上下文的几个词中来估计最佳可能的翻译。SMT自20 世纪中期以来的为所有主要翻译服务提供商所使用,其中包括微软。

基于深度神经网络(NN) 的翻译技术的出现,带动了机器翻译技术的突变,显著提高了翻译质量。这种新的翻译技术在2016年的下半年开始大规模部署使用。

这两种技术共同之处有两个方面︰

两者都需要大量的人工翻译的数据(高达数百万的人工翻译过的句子)用于培训翻译系统。

既不作为双语词典,也不是基于翻译列表,是根据词在句子中使用的上下文来翻译。

Microsoft翻译

微软翻译文本和语音 API,是微软 认知服务集合的一部分,是微软云的机器翻译服务。

1、微软翻译文本 API

微软翻译文本API 已自2006年以来用于微软多个个业务部门的产品和服务中,并且自2011年向第三方客户提供。微软翻译文本API已经在微软公司内部广泛应用,它被用于产品本地化、客户支持和在线交流(例如, Windows Blog)。还可以从熟悉的微软产品( Bing、 柯塔娜、 Internet Explorer、 Lync、 Cortana、 Office、SharePoint、 Skype 和 Yammer)访问这一服务,且无需额外付费。

Microsoft Translator 可在任何硬件平台上以Web方式或客户端中使用,与任何操作系统结合来进行语言翻译和其他语言相关操作,如文字语言检测,文本到语音转换,以及词典。

利用行业标准的REST技术,开发人员向服务发送源文本以及标识目标语言的参数,该服务经翻译后的文本发送回客户端或 web 应用程序。

微软翻译服务部署在微软数据中心,从安全性、 可伸缩性、 可靠性和不间断的可用性等方面享受和其他微软云服务同样的好处。

2、微软翻译语音API

微软语音翻译技术首先在2014年底通过Skype Translator集成推出的,并且在2016年初是作为开放的API向客户提供。它集成在Skype,Skype会议广播和微软翻译app中(AndroidiOS 和 Windows版)。

文本翻译的工作原理

有两种主流的机器翻译技术︰ 传统的统计机器翻译(SMT) 和新一代之神经网络 (NN) 翻译。

1、统计机器翻译

微软翻译使用的统计机器翻译(SMT) 是建立在超过十年的微软自然语言处理研究成果上。现代翻译系统不再手动编写规则进行语言转换,而是将翻译当作基于所有语言现有的人工译文及相互转换的学习问题,并利用了应用统计学和机器学习方面的最新成果。

所谓的"平行语料库"在很大程度上充当现代的罗塞塔石,基于语境为许多语言以及专门领域提供单词、短语和习语翻译。统计建模技术和高效算法帮助计算机解决解读(检测训练数据中源语言和目标语言之间的对应关系)以及解码 (为新输入句子找到最好的翻译)等问题。Microsoft Translator 将统计方法的力量与语言信息相结合,产生归纳更理想译文和更易理解的输出。

由于这种方法并不依赖于词典或语法规则,它提供基于上下文的最佳翻译的词汇和短语。

2、神经网络翻译

翻译质量的不断改善是十分重要的。然而,SMT 技术自2010年代中期性能改进有所停滞。通过大规模部署的微软AI 超级计算机,特别是通过微软认知工具包,微软翻译现在提供了基于神经网络 (LSTM) 的翻译,使翻译质量改进步入了新的十年。

这些神经网络模型已经在所有微软语音翻译中部署,可以通过语音翻译API调用, 或者通过文本API 使用“generalnn“的Category ID参数调用。

神经网络翻译从根本上的执行方式相对于传统 SMT翻译不同。

下面的动画描述了神经网络翻译的各个步骤。使用这种方法,翻译将考虑到上下文完整的句子,而SMT技术只能考虑上下文的几个词语。所以,神经网络翻译将会产生更流利和接近人工翻译的结果。

基于神经网络的训练,每个单词被编码沿500 维向量 (a) 表示其独特的特征,针对特定的语言对(例如英语和中文)。将语言对用于训练,神经网络将自定义这些维度应该是什么。他们可以对简单的概念,如性别 (女性,男性,中性),礼貌水平(俚语,休闲,书面的正式的等等),类型的词(动词、 名词等),以及任何其他非明显的特征作为派生的训练数据进行编码。

神经网络翻译运行的步骤如下︰

每个单词或更具体地说 500-维向量表示它,穿过第一层的"神经元",将编码它在一个1000-维向量 (b) 代表这个词在上下文句子中其他词的范围。

一旦所有单词均已进行这些 1000- 维向量都编码,过程被重复几次,每一层都进行更好地微调这1000- 维度表现这个词完整的句子(而SMT翻译只考虑 3 到 5 个单词的窗口)的范围内。

翻译注意层(即软件算法)将使用此最终输出矩阵和以前翻译过的单词来确定来自源句子的哪个词,应该接下来到最终输出矩阵。它还将使用这些计算在目标语言中删除不必要的词语。

解码器(翻译)层,在它最合适的目标语言等效转换选定的词(或更具体地说 1000-维向量代表这个词的完整的句子范围内)。这个输出层(C)然后反馈到注意层计算源句子应该翻译的下一个单词。

在动画的示例中,"the"的上下文感知的 1000- 维度模型将编码的名词 (house)是法语的女性词 (la maison)。这将"the"适当的翻译为"la" 而不是"le" (单数,男性)或"les" (复数),当它达到解码器(翻译)层。

注意算法还将计算基于以前翻译过的(在这个案例"the"),下一步这个词被翻译应该是主题("house") 而不是一个形容词 ("blue")。可以做到这一点因为系统学过英语和法语转换时这些句子中词语的顺序。假如形容词是"大"而不是一种颜色的形容词,那它应该不反转 (“the big house” => “la grande maison”)。

基于这种办法最终的翻译结果在大多数情况下,比基于SMT 的翻译更流畅和更接近于人类的翻译。

语音翻译的工作原理

Microsoft Translator 还能够翻译语音。此功能最初仅通过Skype Translator,以及iOS 和 Android的Microsoft Translator 应用程序提供。现在通过最新版的语音翻译API 提供向开发人员提供。

虽然乍看上去是个简单的过程,但这比仅仅将“传统”人机语音识别引擎插入现有文本翻译引擎的过程复杂得多。

若要正确从一种语言的"源"语音翻译成不同的"目标"语言,系统经过四步过程。

语音识别,将音频转换为文本。

TrueText算法: 微软特有的技术将口语优化成更标准的文本,使之更适合机器翻译。

通过上述的文本翻译引擎进行翻译,利用专为现实生活口语会话开发的翻译模型。

文本到语音转换,必要时输出译文的音频。

1、自动语音识别 (ASR)

使用经过数千小时训练的DNN 系统执行自动语音识别(ASR)。此模型基于人和人交互数据,而非人机指令训练,可产生适合正常对话优化的语音识别效果。为达此目的,DNN需要相比传统人机交互ASR更多大量的生活口语数据训练系统。

2、TrueText

我们日常的说话并不完美,常常不如自己认为的那样清晰和流利。凭借 TrueText技术,可以删除口语中不流利的部分(赘词,如"嗯"、"啊"、"和"、"比如")、口吃和重复,使文本经转换更贴近地反映用户意图。还通过添加断句、正确标点符号和大小写,使文本更易读和更易译。为取得这些成果,我们将数十年的研究成果应用于开发 Translator的语言技术,从而创建出 TrueText。下图通过真实的示例演示 TrueText的执行过程。

3、翻译

然后,将相关文本翻译成任何微软翻译支持的60 多种语言之一。

面向开发人员提供的语音翻译API或在语音翻译应用程序或服务中使用最新的神经网络翻译,可以使用所有语音输入支持的语言(请参阅这里的完整列表)。当前现有的翻译模型大多是书面语文本训练的,通过增加更多的口语文本语料库,打造更好的为口语会话类型的翻译建立了的模型。这些模型也可通过'Speech'标准类文本翻译 API 提供。

对于任何其他非语音类支持语言,仍然使用传统的SMT 翻译,除非另有说明如这里。

4、文本到语音

目前我们支持18文本到语音转换语言,如果需要音频输出,文本将以语音合成输出。在语音转文本的翻译情景中将省略这一阶段。

newstest2017系统的新技术

微软官方博客中提到,新的翻译系统中用到了四大技术:对偶学习、联合训练、推敲网络和一致性正则化,对应的论文也已经公开。

1、对偶学习台(Dual Learning)

对偶学习利用的是人工智能任务的天然对称性。其发现是由于现实中有意义、有实用价值的人工智能任务往往会成对出现,两个任务可以互相反馈,从而训练出更好的深度学习模型。例如,在翻译领域,我们关心从英文翻译到中文,也同样关心从中文翻译回英文;在语音领域,我们既关心语音识别的问题,也关心语音合成的问题;在图像领域,图像识别与图像生成也是成对出现。此外,在对话引擎、搜索引擎等场景中都有对偶任务。

一方面,由于存在特殊的对偶结构,两个任务可以互相提供反馈信息,而这些反馈信息可以用来训练深度学习模型。也就是说,即便没有人为标注的数据,有了对偶结构也可以做深度学习。另一方面,两个对偶任务可以互相充当对方的环境,这样就不必与真实的环境做交互,两个对偶任务之间的交互就可以产生有效的反馈信号。因此,充分地利用对偶结构,就有望解决深度学习和增强学习的瓶颈,如“训练数据从哪里来、与环境的交互怎么持续进行”等问题。

ICML 2017 对偶监督学习论文的范式示意图

2、推敲网络(Deliberation Network)

“推敲”二字可以认为是来源于人类阅读、写文章以及做其他任务时候的一种行为方式,即任务完成之后,并不当即终止,而是会反复推敲。微软亚洲研究院机器学习组将这个过程沿用到了机器学习中。推敲网络具有两段解码器,其中第一阶段解码器用于解码生成原始序列,第二阶段解码器通过推敲的过程打磨和润色原始语句。后者了解全局信息,在机器翻译中看,它可以基于第一阶段生成的语句,产生更好的翻译结果。

3、脑联合训练(Joint Training)

这个方法可以认为是从源语言到目标语言翻译(Source to Target)的学习与从目标语言到源语言翻译(Target to Source)的学习的结合。中英翻译和英中翻译都使用初始并行数据来训练,在每次训练的迭代过程中,中英翻译系统将中文句子翻译成英文句子,从而获得新的句对,而该句对又可以反过来补充到英中翻译系统的数据集中。同理,这个过程也可以反向进行。这样双向融合不仅使得两个系统的训练数据集大大增加,而且准确率也大幅提高。

从源语言到目标语言翻译(Source to Target)P(y|x) 与从目标语言到源语言翻译(Target to Source)P(x|y)

4、一致性规范(Agreement Regularization)

翻译结果可以从左到右按顺序产生,也可以从右到左进行生成。该规范对从左到右和从右到左的翻译结果进行约束。如果这两个过程生成的翻译结果一样,一般而言比结果不一样的翻译更加可信。这个约束,应用于神经机器翻译训练过程中,以鼓励系统基于这两个相反的过程生成一致的翻译结果。

复杂性让机器翻译成为一个极有挑战性的问题,但也是一个极有意义的问题。微软亚洲研究院副院长、机器学习组负责人刘铁岩认为,我们不知道哪一天机器翻译系统才能在翻译任何语言、任何类型的文本时,都能在“信、达、雅”等多个维度上达到专业翻译人员的水准。不过,他对技术的进展表示乐观,因为每年微软的研究团队以及整个学术界都会发明大量的新技术、新模型和新算法,“我们可以预测的是,新技术的应用一定会让机器翻译的结果日臻完善。”

原文标题:逼真人类的微软AI翻译系统

文章出处:【微信号:WW_CGQJS,微信公众号:传感器技术】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

收藏 人收藏
分享:

评论

相关推荐

你不知道的那些AI语音助手

Gatebox是日本公司vinclu专门为宅男打造的一款全息影像人工智能管家,可以说日本人民是真的会....
发表于 07-13 09:09 0次 阅读
你不知道的那些AI语音助手

AI中神奇的智能识别系统

目前的智能OCR识别技术早已成功应用于生活的方方面面:像小区出入口的车牌识别一体机、银行开户使用的银....
发表于 07-13 09:05 3次 阅读
AI中神奇的智能识别系统

影响人工智能发展的因素解析

人工智能(AI)正在不断“嵌入”人类社会:交通出行、住房家居、教育医疗、养老助残、文化体育……越来越....
发表于 07-13 08:52 15次 阅读
影响人工智能发展的因素解析

解析你不知道“链接力”

随着2020世界人工智能大会的启幕,这三天,上海又进入了“人工智能”时间。
发表于 07-13 08:48 7次 阅读
解析你不知道“链接力”

如何解决人脸识别工具的“脸盲”?

其关键在于让人脸识别工具尽量多地认识全球各地居民的脸,而这一过程却并不容易实现。北京邮电大学教授邓伟....
发表于 07-12 12:16 230次 阅读
如何解决人脸识别工具的“脸盲”?

无人机如何实现海洋测绘与调查,未来具有广阔的应用前景

无人机测绘在行业内已经很成熟了,现在基本代替了以前的大型飞机航空测绘,克服了成本高、周期长、出图慢的....
发表于 07-12 11:14 128次 阅读
无人机如何实现海洋测绘与调查,未来具有广阔的应用前景

诺基亚推出全新的基于意图的网络自动化和运营工具包

Nokia FSP提供了云服务商所需要的,实现基于网络意图和策略的网络运营所需的工具集。 FSP远远....
的头像 我快闭嘴 发表于 07-12 10:58 475次 阅读
诺基亚推出全新的基于意图的网络自动化和运营工具包

董昕:5G与AI的融合将引发链式变革,加速万物互联

中国移动认真贯彻落实中央决策部署,全力以赴加快5G、AI等新型基础设施建设,不断丰富5G+AI技术应....
的头像 我快闭嘴 发表于 07-12 10:45 213次 阅读
董昕:5G与AI的融合将引发链式变革,加速万物互联

5G和AI相得益彰,是共同构建数字中国的新基石

5G作为新一代信息通信技术将开启万物互联的数字化新时代,对建设网络强国,实现我国经济高质量发展具有重....
发表于 07-12 10:43 80次 阅读
5G和AI相得益彰,是共同构建数字中国的新基石

python是人工智能的入门编程语言

金融行业人员面对庞大的数据和复杂的流程时,输入几行代码就可以一次性处理上百个表格,自动抓取关键数据绘....
发表于 07-12 10:37 329次 阅读
python是人工智能的入门编程语言

高通从云到端的完整AI解决方案帮助规模化实现分布式智能

7月9日,世界人工智能大会2020云端峰会在上海举行,此次峰会以“智联世界·共同家园”为主题,集聚全....
发表于 07-12 10:27 206次 阅读
高通从云到端的完整AI解决方案帮助规模化实现分布式智能

5G技术在工业互联网的重要性

在新基建中,5G是最有牵引作用的新型基础设施。5G将会增强已有的技术,打开工业应用新的机会窗口。5G....
的头像 我快闭嘴 发表于 07-12 10:27 358次 阅读
5G技术在工业互联网的重要性

腾讯正式发布2020人工智能白皮书:泛在智能

白皮书指出,自2015年国家产业政策正式提及人工智能以来,政策从初期的聚焦于体系设计、技术研发以及标....
的头像 我快闭嘴 发表于 07-12 10:06 517次 阅读
腾讯正式发布2020人工智能白皮书:泛在智能

中控智慧TDB08-PLUS,实现深度自主学习生物识别算法极速识别

该设备采用8英寸IPS高清显示屏,亮度400lux,在强光直射下具备高可见度,同时应用了最新的超低照....
发表于 07-12 09:40 144次 阅读
中控智慧TDB08-PLUS,实现深度自主学习生物识别算法极速识别

AI和IOT解决方案构建未来安全运输系统

我们看到这些趋势会影响各种市场,而交通运输行业位居榜首。根据Research and Markets....
发表于 07-12 09:27 125次 阅读
AI和IOT解决方案构建未来安全运输系统

2020年第三届AI大会圆满成功,最新IP/芯片/方案/生态加速AI落地

2020年7月10日,由全球电子科技领域专业媒体电子发烧友 举办的第三届2020年人工智能大会盛大开....
发表于 07-11 13:50 1258次 阅读
2020年第三届AI大会圆满成功,最新IP/芯片/方案/生态加速AI落地

AI市场竞争激烈,未来人工智能将会如何发展

一百多年来,信息技术从初兴到成为基础设施,成就了无数辉煌的科技巨头。如今,人工智能也正狂奔在通往社会....
发表于 07-11 09:43 494次 阅读
AI市场竞争激烈,未来人工智能将会如何发展

数字化科技技术快速发展,推动智能电网发展

2020年,新冠肺炎疫情震动五洲。突如其来的危机给全球经济社会发展和人民生活带来了史无前例的困难和挑....
发表于 07-10 18:09 296次 阅读
数字化科技技术快速发展,推动智能电网发展

沪产载人飞行器将于今年年底试飞

作为本届人工智能大会线下展区唯一受邀参展的智能飞行器企业,携电动垂直起降飞行器V50大白鲨真机亮相上....
发表于 07-10 17:49 85次 阅读
沪产载人飞行器将于今年年底试飞

人工智能自动化领域将是IBM未来的发展重点之一

RPA应用人工智能和机器学习功能来执行以前需要人类执行的可重复任务。采用RPA可以降低成本,提高质量....
的头像 lhl545545 发表于 07-10 17:29 348次 阅读
人工智能自动化领域将是IBM未来的发展重点之一

微软发布便携显示屏,仅重 698 克

现代人工作和生活普遍追求高效率和快节奏,设计师、会计师、律师、销售甚至高校学生等都逐渐习惯双屏的办公....
发表于 07-10 17:04 106次 阅读
微软发布便携显示屏,仅重 698 克

斐讯 ai语音机器人 r1

在智慧楼宇中,电梯是其重要组成部分。目前倡导的智慧电梯的应用,能提供电梯全生命周期管理,推动被动维护....
发表于 07-10 16:42 431次 阅读
斐讯 ai语音机器人 r1

无人机的出现,为应急通信保障带来了新策略

那么,保障应急通信,除了传统人力手段外,还有什么办法呢?近年来,伴随着5G、AI、传感器等技术的不断....
的头像 lhl545545 发表于 07-10 16:41 1715次 阅读
无人机的出现,为应急通信保障带来了新策略

联想双屏瑜伽笔记本可能正在开发中

需要明确的是,这并不是完全肯定联想实际上将要发布这样的产品。泄露的演讲或多或少确实表明,联想可能是少....
的头像 倩倩 发表于 07-10 16:40 430次 阅读
联想双屏瑜伽笔记本可能正在开发中

AIoT技术正在成为构建新型能源体系的重要支撑

2019年10月,远景能源发布了首款搭载智能新技术的“超感知”智能风机。与传统智能风机不同,“超感知....
的头像 lhl545545 发表于 07-10 16:20 338次 阅读
AIoT技术正在成为构建新型能源体系的重要支撑

“京鱼座&抖8”汽车智能网联车机,备受关注

2019年四维智联将20余年前装市场积累的强大技术,首次赋能汽车后市场,推出新一代智能网联中控设备—....
的头像 lhl545545 发表于 07-10 16:16 554次 阅读
“京鱼座&抖8”汽车智能网联车机,备受关注

一家医疗保健AI初创公司推出了一款软件

但是,根据DeepIntent的联合创始人兼首席执行官Christopher Paquette所说,....
的头像 倩倩 发表于 07-10 16:12 346次 阅读
一家医疗保健AI初创公司推出了一款软件

华米科技分析PPG光学心率数据和ECG心电图数据

黄汪介绍,华米还采用了氧降实验来验证算法的准确度,结果显示成功率可达100%,市场上的同类产品不到9....
的头像 lhl545545 发表于 07-10 16:09 2338次 阅读
华米科技分析PPG光学心率数据和ECG心电图数据

AI为全球人工智能创新发展和应用提出新方案

触想长期坚持自主研发智能触控显示设备类产品,在此项目应用中触想把智能技术与商业终端相结合,通过人脸识....
的头像 lhl545545 发表于 07-10 16:03 857次 阅读
AI为全球人工智能创新发展和应用提出新方案

一个平台来检查图像抵抗对抗攻击的能力

近年来,计算机科学家和开发人员提出了各种工具,可以通过检测原始数据和对抗数据之间的差异来保护深度神经....
的头像 倩倩 发表于 07-10 16:02 79次 阅读
一个平台来检查图像抵抗对抗攻击的能力

微软已经推出了最新的Windows 10 Insider Preview版本

现在,部分内部人员也可以访问新的Microsoft Edge功能,该功能只需按Alt + TAB即可....
的头像 倩倩 发表于 07-10 15:51 185次 阅读
微软已经推出了最新的Windows 10 Insider Preview版本

关于Infinity SOC 集中式管理云平台

nfinity SOC 采用业界首个由市场领先威胁情报提供支持的 AI 事件分析功能,可消除误报,自....
的头像 lhl545545 发表于 07-10 15:25 159次 阅读
关于Infinity SOC 集中式管理云平台

腾讯发布了首个AI驱动的药物发现平台“云深智药”

但愚公可以,人命不行。打不开,就会让人生病,带走无数条生命。所以,过去通过实验寻找针对疾病靶点的有效....
的头像 lhl545545 发表于 07-10 15:17 314次 阅读
腾讯发布了首个AI驱动的药物发现平台“云深智药”

海思芯片加持,AI“战力”全面强悍

这款硬核看家神器首当其冲的亮点是,首发搭载了海思智慧视觉芯片,并支持1080P高分辨率,能够给用户带....
的头像 lhl545545 发表于 07-10 14:54 543次 阅读
海思芯片加持,AI“战力”全面强悍

一家医疗保健AI初创公司宣布推出加密货币

该公司位于内华达州的A-Medicare,是出生于意大利的演员,电影制片人和企业家恩佐·泽洛基(En....
的头像 倩倩 发表于 07-10 14:41 359次 阅读
一家医疗保健AI初创公司宣布推出加密货币

未来五年内计算芯片国产化市场空间将超过500亿美元

日前,中金公司发布《云计算开启国产CPU和AI芯片的腾飞之路》报告,指出未来五年计算芯片国产化市场空....
的头像 科技观察者 发表于 07-10 14:17 395次 阅读
未来五年内计算芯片国产化市场空间将超过500亿美元

人脸识别技术知多少

基于人工神经网络的方法直接使用图像像素点作为神经网络的输入,通过模拟人脑神经元工作机制,可学习到其他....
发表于 07-10 14:14 501次 阅读
人脸识别技术知多少

5G大环境下的物流机器人发展趋势

近年来,国内物流行业发展迅速,国家邮政局预计2020年国内快递业务单量将会超过700亿,市场规模将达....
发表于 07-10 11:46 526次 阅读
5G大环境下的物流机器人发展趋势

瑞科技园配备了多套国际及国内领先的MALDI-TOF质谱分析系统

6)研发管线多款产品取得重大进展,公司与行业龙头企业合作开发的全球首台套用于肿瘤肽谱检测的ClinM....
的头像 lhl545545 发表于 07-10 11:29 208次 阅读
瑞科技园配备了多套国际及国内领先的MALDI-TOF质谱分析系统

未来微软在其它领域的竞争为什么可能还要指望云战略

微软零售店在设计和选址上,都类似于苹果零售店。微软曾在纽约市第五大道开设了一家商店,距离苹果标志性的....
的头像 lhl545545 发表于 07-10 11:25 665次 阅读
未来微软在其它领域的竞争为什么可能还要指望云战略

华为智能化实践,使能千行百业+智能

陶景文指出,随着新技术的不断涌现,第四次工业革命已来,这其中蕴含了巨大的数字化机会。5G+AI+云+....
的头像 lhl545545 发表于 07-10 10:22 295次 阅读
华为智能化实践,使能千行百业+智能

5G和AI将变革许多细分领域和行业

安蒙表示,为了实现AI规模化,必须在整个网络实现分布式智能。 如今,智能广泛分布在云端,并且逐渐向终....
的头像 lhl545545 发表于 07-10 10:19 229次 阅读
5G和AI将变革许多细分领域和行业

5G+AI应用前景推动价值变现

他介绍说,中国移动通过加快5G网络建设,来夯实连接基础。已建成超过14万个5G基站,在超过50个城市....
的头像 lhl545545 发表于 07-10 10:16 378次 阅读
5G+AI应用前景推动价值变现

Microsoft向Microsoft Teams引入了一些重大更新

我可以轻松地看到谁实际上在正确讲话,以及会议中其他人的肢体语言类型,当人们在自己的家庭环境中或使用自....
的头像 倩倩 发表于 07-10 10:06 145次 阅读
Microsoft向Microsoft Teams引入了一些重大更新

质检设备检测通过移动5G网络回传至云端进行AI识别

精研科技主要为消费电子领域和汽车领域提供高复杂度核心零部件,是细分行业的“隐形冠军”。在生产环节,需....
的头像 lhl545545 发表于 07-10 10:00 278次 阅读
质检设备检测通过移动5G网络回传至云端进行AI识别

华为发布了AI发展战略并发布全栈全场景AI解决方案

随着5G、AI、工业互联网等技术不断地成熟,以及以5G、数据中心、云等新一代新基建基础设施的加速建设....
的头像 lhl545545 发表于 07-10 09:52 740次 阅读
华为发布了AI发展战略并发布全栈全场景AI解决方案

2020 智慧医疗时代疾驰而来

新冠疫情下人工智能将为医疗行业带来哪些变革?后疫情时代,如何更好地利用人工智能技术实现分级诊疗,提高....
发表于 07-10 09:47 73次 阅读
2020 智慧医疗时代疾驰而来

研究人员开发了一种新的AI模型,可能会改变盲人和视力丧失

该小组发现,可以训练卷积神经网络(CNN)在干细胞衍生的类器官组织分化过程中识别,分化和预测视网膜组....
的头像 倩倩 发表于 07-10 09:40 284次 阅读
研究人员开发了一种新的AI模型,可能会改变盲人和视力丧失

第三届世界人工智能大会:依旧乐观的李彦宏谈百度AI

说句客观但有点让人无奈的话,如果没有在新冠疫情中的大显身手,我们今天很可能又一次陷入对AI技术的悲观....
发表于 07-09 18:10 1494次 阅读
第三届世界人工智能大会:依旧乐观的李彦宏谈百度AI

AI芯片有所突破,促进人工智能人才培养体系的建成

随着国家不断加大力度支持芯片研发,国内人工智能领域知名企业逐步开展了人工智能芯片技术研发,如商汤科技....
的头像 我快闭嘴 发表于 07-09 17:06 500次 阅读
AI芯片有所突破,促进人工智能人才培养体系的建成

嵌入式神经网络有哪些挑战

  1、宽频限制以及嵌入式系统的计算能力   NN需要大量数据,利用DDR在各层之间进行传输。如为卷积和完全连接数据重量来...
发表于 06-30 11:01 1311次 阅读
嵌入式神经网络有哪些挑战

基于带NNIE神经网络海思3559A方案边缘计算主板开发及接口定义

硬件配置 —————————————————————————————————— -  海思Hi3559AV100 CPU,...
发表于 06-20 11:32 297次 阅读
基于带NNIE神经网络海思3559A方案边缘计算主板开发及接口定义

改善深层神经网络--超参数优化、batch正则化和程序框架 学习总结

《深度学习工程师-吴恩达》02改善深层神经网络--超参数优化、batch正则化和程序框架 学习总结...
发表于 06-16 14:52 65次 阅读
改善深层神经网络--超参数优化、batch正则化和程序框架 学习总结

BP神经网络的基础数学知识分享

一文看懂BP神经网络的基础数学知识
发表于 06-16 07:14 127次 阅读
BP神经网络的基础数学知识分享

解析深度学习:卷积神经网络原理与视觉实践

解析深度学习:卷积神经网络原理与视觉实践 ...
发表于 06-14 22:21 345次 阅读
解析深度学习:卷积神经网络原理与视觉实践

卷积神经网络CNN介绍

【深度学习】卷积神经网络CNN
发表于 06-14 18:55 105次 阅读
卷积神经网络CNN介绍

请问为什么要用卷积神经网络?

为什么要用卷积神经网络?
发表于 06-13 13:11 52次 阅读
请问为什么要用卷积神经网络?

基于CNN卷积神经网络的人脸识别

基于Android平台实现人脸识别
发表于 06-02 17:38 203次 阅读
基于CNN卷积神经网络的人脸识别

卷积神经网络—深度卷积网络:实例探究及学习总结

《深度学习工程师-吴恩达》03卷积神经网络—深度卷积网络:实例探究 学习总结...
发表于 05-22 17:15 132次 阅读
卷积神经网络—深度卷积网络:实例探究及学习总结

卷积神经网络的优点是什么

卷积神经网络的优点
发表于 05-05 18:12 148次 阅读
卷积神经网络的优点是什么