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達摩院金榕教授113頁PPT詳解達摩院在NLP、語音和CV上的進展與應用實踐

來源:智東西      編輯:創澤      時間:2020/6/10      主題:其他   [加盟]

今年3月,阿里巴巴達摩院GJ研究員、美國密歇根州立大學終身教授金榕參與了CIO學院技術公益大咖說,就《困局與破局:從深度學習到AI三大關鍵技術》這一主題進行了分享。金榕教授介紹了語音、自然語言處理、計算機視覺三大核心AI技術的關鍵進展,并就AI技術在在實際應用中的關鍵挑戰,以及達摩院應對挑戰的創新實踐進行了解讀。


達摩院在NLP、語音和CV上的進展與應用實踐




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解決了傳統圖卷積神經網絡中圖節點學習到的特征對圖分辨率和連接關系敏感的問題,可以實現在低分辨率的三維形狀上學習特征,在高低分辨率形狀之上進行測試,并且保持不同分辨率特征的一致性

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性能超越最新序列推薦模型,華為諾亞方舟提出記憶增強的圖神經網絡

記憶增強的圖神經網絡對短期的商品語境信息建模,并使用共享的記憶網絡來捕捉商品之間的長期依賴,對多個模型進行了對比,在Top-K序列推薦中效果極佳

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神經網絡模型本身其實并不是一個黑箱,其黑箱性在于我們沒辦法用人類可以理解的方式理解模型的具體含義和行為

深度學習的可解釋性研究(一)— 讓模型具備說人話的能力

為決策樹模型是一個具有比較好的可解釋性的模型,以決策樹為代表的規則模型在可解釋性研究方面起到了非常關鍵的作用
 
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