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摘要：人工智能的主流算法深度學(xué)習(xí)的歷史，堪稱也是深度學(xué)習(xí)三劍客和共同走過的年艱難而輝煌的不悔人生。之后使用一種稱為監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法來訓(xùn)練感知器，以正確區(qū)分不同形狀。表示，多層次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)并不會(huì)使感知器強(qiáng)大到有實(shí)用價(jià)值。 人工智能的主流算法Deep Learning深度學(xué)習(xí)的歷史，堪稱Deep History, 也是深度學(xué)習(xí)三劍客Geoff Hinton, Yann LeCun 和Yoshua B...
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發(fā)布于人工智能
摘要：目前較好的語音識(shí)別系統(tǒng)采用雙向長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)，，這種網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)φZ音的長(zhǎng)時(shí)相關(guān)性進(jìn)行建模，從而提高識(shí)別正確率。因而科大訊飛使用深度全序列卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來克服雙向的缺陷。 人工智能的應(yīng)用中，語音識(shí)別在今年來取得顯著進(jìn)步，不管是英文、中文或者其他語種，機(jī)器的語音識(shí)別準(zhǔn)確率在不斷上升。其中，語音聽寫技術(shù)的發(fā)展更為迅速，目前已廣泛在語音輸入、語音搜索、語音助手等產(chǎn)品中得到應(yīng)用并日臻成熟。但是，語音應(yīng)用的...
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發(fā)布于人工智能
摘要：因?yàn)閭鹘y(tǒng)的數(shù)據(jù)庫管理方式在當(dāng)前這種架構(gòu)下依靠手工或者借助簡(jiǎn)單的工具是無法應(yīng)對(duì)多活架構(gòu)大規(guī)模管理帶來的復(fù)雜性，因此平臺(tái)化顯得非常重。我們?cè)谧龅姆桨笗r(shí)做了充分調(diào)查及論證，最終沒有選擇這種方式。 蔡鵬，2015年加入餓了么，見證了餓了么業(yè)務(wù)&技術(shù)從0到1的發(fā)展過程，并全程參與了數(shù)據(jù)庫及DBA團(tuán)隊(duì)高速發(fā)展全過程。同時(shí)也完成個(gè)人職能的轉(zhuǎn)型-由運(yùn)維DBA到DEV-DBA的轉(zhuǎn)變,也從DB的維穩(wěn)轉(zhuǎn)變到專心為...
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