Facebook神经网络-阿里云

Facebook创造了两个会交流的神经网络来描述颜色，竟和人类语言惊人相似

尽管人类世界拥有数千种语言，但是使用词语来表示不同颜色的方式是非常一致的。例如，许多语言有两个截然不同的单词表示红色和橙色，但没有一种语言有许多截然不同的常用单词表示橙色的各种调性（橘子的橙色和橘子的橙色）。比如这么多口红色号，如果每一个都分配一个独特的颜色名称，那可能记忆起来会十分吃力...

Facebook这个神经网络用自然语言表示数学式，秒解微分方程！

Facebook的神经网络也可以计算积分和求解微分方程啦！尽管其他的神经网络还没有超越简单的加减法和乘除法。这是怎么回事呢？让我们来一探究竟！近日，Facebook AI Research的研究人员Guillaume Lample 和 François Charton 开发了一套新算法，只需一点思考...

如何让AI理解数学？Facebook神经网络通过“语言翻译”求解数学难题

云栖号资讯：【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！近年来，随着 AI 的崛起，神经网络一词也不断出现在人们的视线中。事实上，神经网络并不是什么新兴词汇。早在 70 多年前，神经网络就被 AI 前沿的工作人员用来探索人类大脑的运作模式—— 人类大脑里...

秒变莫扎特、贝多芬，Facebook提出完美转换音乐风格的神经网络

Facebook人工智能实验室（FAIR）的研究人员近日发布了一个能够将音乐从一种风格、流派或乐器转换成另一种的神经网络。很快，你可以不用自己吹圆号，你可以直接吹口哨给AI，它会把你的口哨歌变成你理想中的交响乐或舞曲。 AI需要一个输入，比如将一首交响乐团演奏的巴赫作为输入，然后将其转换为其他风格...

CMU & Facebook论文解读 | 非局部神经网络（附代码实现）

论文动机 “Non-local”直译为“非局部”。个人的理解是指特征提取时，当前输入数据的特征计算要考虑其它输入数据的信息。举例来说，非局部操作的关注点就是在于如何建立起图像上两个有一定距离的像素之间的联系，如何建立视频里两帧的联系，如何建立一段话中不同词的联系。一个典型的 CNN 网...

Facebook开源 PyTorch版 fairseq，准确性最高、速度比循环神经网络快9倍

今年5月，Facebook AI研究院（FAIR）发表了他们的研究成果fairseq，在fairseq中，他们使用了一种新型的卷积神经网络来做语言翻译，比循环神经网络的速度快了9倍，而且准确性也是现有模型中最高的。此外，他们在GitHub公布了fair序列建模工具包的源代码和训练好的系统，其他的研究...

Facebook宣布全面转为神经网络人工智能翻译

雷锋网 AI 科技评论按：语言翻译是一股能够让人们组建群体和使世界更加紧密的力量。它可以帮助人们与在海外居住的家庭成员联系起来，或者可以更好地了解讲不同语言的人们的观点。通过使用机器翻译，自动翻译文章和评论，以打破语言障碍，使得世界各地的人们可以相互沟通。即便体量大如 Facebook，想要为...

Facebook通过10亿单词构建有效的神经网络语言模型

由于在语言识别、机器翻译和语言建模等领域表现出了优异的性能，为序列预测而设计的神经网络最近再次引起了人们的兴趣，但是这些模型都是计算密集型的，成本非常高。比如在语言建模领域，最新的成果依然需要在大规模GPU集群上训练几周的时间，虽然效果不错，但是这些计算密集型的实践对大规模计算基础设施的依赖性非常强...

Facebook 基于十亿单词量构建高效神经网络模型

使用神经网络进行序列预测是众所周知的计算机科学问题，在语音识别、机器翻译、语言建模和其他领域中都有着广泛的应用。这种预测使用的模型对计算能力要求很高，这限制了它们的实际应用。 Facebook AI Research的科学家设计了自适应的softmax算法，这是一种为GPU定制的近似算法，可在庞大的...

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更新时间 2024-03-04 11:51:33

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