小样本做文本分类:胶囊网络的解读
Auto Byte
专注未来出行及智能汽车科技
微信扫一扫获取更多资讯
Science AI
关注人工智能与其他前沿技术、基础学科的交叉研究与融合发展
微信扫一扫获取更多资讯
小样本做文本分类:胶囊网络的解读
把RNN、LTSM、Seq2Seq、Attention机制聊透一点
拒绝采样(reject sampling)就是针对复杂问题的一种随机采样方法。
提出Dynamic Memory Induction Networks (DMIN) 网络处理小样本文本分类,利用小样本来做短文本文本分类和命名体识别的落地应用
智能落地,不再只是“客服”
论文介绍了一种通过机器学习算法建立语言模型的方法,主要用于解决中英混合文本数据缺失问题,是语音识别领域对多语种切换语音识别的首次突破。
最近,Kriston AI Lab发明了一种基于深度学习的单通道电话语音快速人声分离技术(简称“单通道电话人声分离”),破解了复杂场景下的人声分离的难题。
在这场全民参与,全科技保卫的防控之战中,声纹识别技术将在哪些场景和环节中发挥作用?
中国科学院大数据挖掘与知识管理重点实验室发布了《2019年人工智能发展白皮书》,对人工智能关键技术突破、人工智能赋能产业应用、开放平台等方面进行了分析与总结。
除了不舍昼夜的医护工作者外,人工智能技术也在这场战役中起到了不可小觑的作用,快速体温检测、大数据防控、接诊问诊、机器人接待……毫无疑问,人工智能技术正逐渐成为人类的新一代守护者。
认知智能的发展离不开自然语言处理和知识图谱,因此掌握这两项核心技术的企业,自然能获得更大的价值。
在人脸识别已经大范围应用在嫌犯追逃场景的情况下,声纹识别依旧能被众多从业者和开发者追捧,究其原因,是声纹识别有着不可替代的优势
本文基于时下声纹识别技术研究的前沿观点,总结出五大发展趋势
目前身份验证的方法大致分为:基于共享密钥的身份验证、基于生物特征的身份验证和基于公开密钥加密算法的身份验证,而生物识别取代传统密码验证是一个必然的行业趋势。
本文将深入解读《全球人工智能发展白皮书》,并对AI变革的两个重点领域——金融、安防,从行业发展情况、AI赋能情况、产业情况等维度,分析人工智能如何重塑传统行业。
60年仍未达到极致的语音识别准确率该如何攻破?IEEE Fellow给出答案