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深度进修概述:NLP vs CNN

2020-6-4 16:56| 发布者: 柔软阳光| 查看: 139| 评论: 1

摘要: 作者 | Manish Kuwar译者 | 苏本如,责编 | 郭芮头图 | CSDN 下载自视觉中国出品 | CSDN(ID:CSDNnews)以下为译文:当今,人工智能已经不仅仅是一个技术术语了。这项技术在过去十年的时间内几乎将其影响扩展到了所 ...
深度进修概述:NLP vs CNN__2020-6-4 16:56发布_从零开始_139

作者 | Manish Kuwar

译者 | 苏本如,责编 | 郭芮

头图 | CSDN 下载自视觉中国

出品 | CSDN(ID:CSDNnews)

以下为译文:

现今,野生智能已经不但仅是一个技术术语了。这项技术在曩昔十年的时候内几近将其影响扩大到了一切行业。现在,每家公司都希望在其系统中实现这一尖端技术,以下降本钱、节省时候,并经过自动化使全部工作流程加倍高效。

最初的野生智能和深度进修算法比力简单,就像我们所知的简单感知器模子和单层神经收集一样。随着时候的推移和加倍专注的研讨,我们已经具有了具有多层结构的复杂神经收集。一些公司在他们的软件和办事中利用了LSTMs、GANs、变分自编码器等算法。

本文在以下部排列出了野生智能范畴当前最热门的技术以及正在研讨这些热门技术的公司。看了这些创新以后,预备好大吃一惊吧。假如你想对这些技术作进一步的摸索,你可以从这里起头。

深度进修概述:NLP vs CNN__2020-6-4 16:56发布_从零开始_139

自然说话处置 – NLP

自然说话处置(Natural Language Processing - NLP)是野生智能研讨的热门之一。NLP处置说话(文本数据)并履行诸如翻译、音译、语义分析、聊天机械人开辟、文本拟态、文本转语音等使命。在当前的场景中,NLP对构造很是重要,由于它经过自动化进程和削减野生干涉而提升了客户支持。

除此之外,NLP技术也被用于基于对从交际媒体平台挖掘的文本停止语义分析而开辟营销战略。但是NLP的难点在于,大大都NLP算法都是基于复杂的深层神经收集,如RNNs、LSTMs和GRUs。为了让自己有一个根基的印象,你可以把它们看做是我们先条件到的基于数据输入(即记忆)的传统神经收集。

Dialogflow和Moveworks是基于NLP技术的两家领先公司。让我们简单地看一下这两家公司的情况。

Dialogflow

Dialogflow公司是谷歌的一家子公司,它专注于NLP技术的最新研讨以及与之相关的模块、API战争台的开辟。你可以将Dialogflow公司供给的办事集成到Amazon Alexa、Siri、Cortana,固然还有Google Home中。Dialogflow的办事利用是非期记忆神经收集(LSTM)和递归神经收集(RUN)来履行与文本和说话相关的使命。Dialogflow以其聊天机械人(chatbot)办事而著名。

除此之外,像Dominos、Mercedes、Giorgio Armani这样的公司正在借助Dialogflow办事在其系统中嵌入聊天机械人和文本到语音办事。你可以轻松阅读Dialogflow的办事文档,并在几分钟内在你的网站/移动利用法式上预备好自己的聊天机械人。

Moveworks

Moveworks是一家总部位于加州山景城(加州Mountain View)的代价2亿美圆的公司。它是由Bhavesh Shah、Jiang Chen、Vaibhav Nivargi和Varun Singh结合建立的。每一个聊天机械人和NLP产物都是基于递归神经收集(RNN)或厥后继技术。Moveworks办事也不破例,它的办事的焦点也是基于其自界说的递归神经收集和基于相关数据练习的LSTM收集。

Moveworks为企业供给客户支持自动化和NLP处理计划。它曾办事于Nutanix、Autodesk和Western Digital等巨头。假如你想削减IT支持并使其自动化以节省本钱,那末激烈倡议你斟酌Moveworks。

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卷积神经收集 - CNNs

卷积神经收集(CNNs)是利用最普遍的深度进修算法。CNN算法原本是对传统神经收集的一个小小的改良,它进而成长成为野生智能范畴的一个反动性概念。明天,CNNs技术已经被普遍天时用于方针检测、人脸识别、计较机视觉和猜测技术。

卷积神经收集触及到深层神经收集合层的堆叠,并在其中对输入图像停止添补、卷积、缩放等操纵。CNNs最棒的部分是将图像转换成数组(几近类似于一维矩阵),然后再停止数学运算,终极获得所需的输出。要实现CNN,你只需要大量的数据和一台计较机来练习你的野生智能模子。下面是几家专注于计较机视觉和CNNs技术研讨的公司。

Matterport

当Matterport公司的研发团队颁发了一篇关于Mask RCNN的论文时,它引发了人们的留意。这家总部位于加州Sunnyvale的公司,是计较机视觉产物的援助人之一。此外,他们还开辟了一种高效的计较机视觉方针检测算法(Mask-RCNN),它是Fast RCNN和Faster RCNN的后继算法。Mask-RCNN利用鸿沟框坐标和masking技术来识别已练习模子中的工具。除了方针检测之外,Matterport的Mask RCNN技术还被用于视频呼唤利用法式中来变动布景。

明天,Matterport已经将增强现实技术与深度进修连系起来,并发现了现代最好的三维相机之一。Matterport生产的三维相机,可以用来可视化衡宇结构,供给虚拟参观,并显现一个使人愉快的平面图。

Neurala

这家位于波士顿的机械进修和软件开辟公司逢迎了追求进程自动化和计较机视觉处理计划的构造的需要。Neurala模子已经被用在了全球跨越5,000万台装备上。CB Insights已将Neurala评为“100家最有前途的野生智能公司”。多亏了它的那些具有博士学位的开创人,他们让Neurala的野生智能软件在包括智妙手机在内的各类轻型装备上运转。这些软件在各类装备上供给办事,包括小我电脑、智妙手机、无人机、机械人和智能装备。

这些是能够可以帮助你建立基于野生智能系统的最牢靠和最好的公司。在自觉信赖互联网上的任何公司之前,激烈倡议你先检察这些公司,它们能够可以帮助你下降本钱,并为你供给最早辈的办事。

原文:https://hackernoon.com/a-deep-learning-overview-nlp-vs-cnn-8gcj3222

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