AWS用RNN打造文本正規化系統,降低辨識錯誤率和延遲性

AWS利用遞歸神經網路建立的文本正規化系統,相較於先前最佳的神經系統,錯誤率降低7成

2019-05-17

越來越多AI自我優化的技術出爐,Google Brain靠強化學習自動找出深度神經網路最佳化的規則

Google Brain近日發表了用強化學習開發出自動尋找神經網路優化器的方法,藉由兩個網路不斷交互學習的回饋機制,自動找出深度神經網路最佳化的規則,目前也已經在Tensorflow中加入這些新找到的最佳化規則

2018-03-31

《冰與火之歌:權力遊戲》粉絲等不及了! 自行開發AI寫下一集

《冰與火之歌:權力遊戲》受到許多人的關注,所有粉影迷都在期待第六集登場,近日一名粉絲Zack Thoutt,等不及作者George R.R. Martin寫完下一集《冰與火之歌》,決定自行開發AI來寫第六集,為第六集拉開序幕

2017-08-31

微軟語音辨識技術再突破!辨識能力超越專業聽打記錄員

去年10月微軟才宣布,語音辨識技術運用業界常用的電話對話錄音測試集Switchboard,錯誤率成功降至5.9%,與人類的辨識水準相當,近日又再突破,錯誤率已經降至5.1%,並且正式超越專業的聽打紀錄人員

 

2017-08-22

臉書全面採用神經機器翻譯技術,讓機器翻譯更像人話

臉書全面採用神經機器翻譯模型,讓翻譯能更準確與流暢。臉書使用了卷積神經網路和遞迴神經網路,來自動翻譯臉書的內容,且採用深度學習框架Caffe2,加速機器翻譯模型從部署到正式上線的過程。

2017-08-04