最近（确切地说是昨天），有人发布了使用深度学习技术进行文本翻译的 Python 库，调用起来非常方便，基于 Facebook AI 提出的多语种翻译模型，支持 50 种语言，简直是文字工作者的福音，我立马上去查看了一下，写了篇文章，来帮助大家使用。注意：使用它可能不需要对深度学习有所了解，但是需要了解基础的 Python 知识。使用方式安装安装它非常简单，只需要执行这行代码：pip install
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2024-06-12 15:01:32
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google DeepMind团队在《pixel recurrent neural networks》中提出了pixelRNN/CNN之后又发表了一篇论文——《Conditional Image Generation with PixelCNN Decoders》——这篇论文中提出了一个基于pixelRNN/CNN上进行改进的一个模型——gated pix
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2024-04-18 21:32:53
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GAN是我在研究领域中最为喜欢的一个。它是一种生成式模型，其基本原理是建立一个生成器和一个判别器来协同工作。 生成器的作用是从随机噪声中生成图像，判别器的作用是判断一张图像是否为真实的图像还是生成器生成的图像。
如果说3D图形是对现实世界的还原，那么二维图形就是对现实世界的抽象。现在主流的图形建模就是这样一个抽象的过程。图形的模型图形与普通的关系表模型相比，多出的可不是一点点，对于一般的属性关系暂且略去。图形可以产生可视化效果，而且是一种数学表达。因此，许多图形API都能通过一系列指令集来描述图形。图像显然不具有这种能力，存储上自然没有图形有优势。对图形的表达方式的选择，一般分为点、圆、三角、框、直线、弧
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2024-10-17 08:18:02
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这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器表示事件k观察到的频数，极大似然法使用相对频数作为对事件k的概率估计为p(k)=N(k)N,在语言模型中，训练语料中大量的事件N(k)=0，这显然没有反映真实情况,这种零值的概率估计会导致语言模型算法的失败。2. 解决方法–平滑给“零概率和低概率的N元语法”指派非零概率。平滑分为打折和回退，打折是指将某个非零n元语法的计数降下来，把这部分概率量指
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2024-02-23 09:22:43
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在 ChatGPT 推出之后，人们都很关心谷歌的「反击策略」。在今天凌晨长达两个小时的演讲中，谷歌从算法、软件讲到硬件，又通篇都在讲人工智能，最新的大模型技术，已经应用在了谷歌产品体系的方方面面。PaLM 二代模型支持多语言、更强的数学、代码能力首先，谷歌给出了自己对标 GPT-4 的大模型 PaLM 2。要说这一波 AI 技术突破的源头，或许可以追溯到 2017 年谷歌提出的 transform
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2024-03-19 10:40:35
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判别式与生成式模型判别式模型 ：已知观察变量X和隐含变量z,它对p(z|X)进行建模，它根据输入的观察变量x得到隐含变量z出现的可能性。根据原始图形推测图形具备的一些性质，例如根据数字图像推测数字的名称等。生成式模型 ：它对p(X|z)进行建模，输入是隐含变量，输出是观察变量的概率。通常给出的驶入是图像具备的性质，而输出是性质对应的图像。生成模型模型目标：训练数据集的模型：x~Ptrain(x)生
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2024-08-07 14:05:18
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无论是分析哲学还是欧洲大陆哲学，都重视研究语言，这是当代西方哲学的一个重要特征，语言不能脱离世界，语言只有表现世界才有它正真的存在。当代美国语言大师乔姆斯基首创了转换生成语法理论，正是这种转换生成语法在语言中挑起了一场革命。它标志着西方语言学的研究，尤其是美国的语言学界研究进入了一个崭新的时代，即乔姆斯基时期。一、乔姆斯基“革命”乔姆斯基的转换生成语法所研究的不是语言现象，也不是人们的语言运用，而
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2024-05-15 20:41:14
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代码生成所包含的面非常之广，但是对于目前最普遍的层生成器，所使用的技术有很多是共通的。下面简单介绍层生成器所普遍使用的几项技术，以及为你的层生成器选择一门开发语言所要考虑的要点。 编写代码生成器经常使用的技术：n 文本模板，代码生成通常意味着创建具有复杂结构文本类型的文件。为了维护生成器的简单
1 引用Min Wang1,2, Yanzhen Zou1,2(B), Yingkui Cao1,2, and Bing Xie1,2,Searching Software Knowledge Graph with Question,1 Key Laboratory of High Confidence Software Technologies, Peking University, M
关于语言模型的训练，网上搜索到的基本是理论为主，尤其训练文本的获取和处理，
往往一笔带过。通过项目中的实践经验，整理成文，可能存在疏漏乃至错误。1. 语言模型概述与流程1.1 LM概述 语言模型(Language Model, LM)，是针对某种语言建立的概率模型，目的是建立一个能够描述给定词序列在语言中的出现的概率的分布。 Ngram模型是最常用的建模技术，采用了马尔科夫假设（马尔科夫
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2023-12-12 23:33:56
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写在前面：内容参照自《Effective Python》，其实你完全可以直接去看书，什么？你不想自己看书，那么你也可以关注我，我会不定期从书中挑出常用到的有效方法分享出来，这样你就可以一边刷头条，一边学习知识，岂不美哉。正文如果函数要产生一系列结果，那么最简单的做法就是把这些结果都放在一份列表里，并将其返回给调用者。例如，我们要查出字符串中每个词的首字母，在整个字符串里的位置。下面这段代码，用 a
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2024-06-18 06:31:59
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可灵是快手开发的对标SORA的视频生成大模型大模型，toC，主打文生视频和图生视频，已经内测了一段时间，但是审核进
原创
2024-07-30 11:58:10
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一、阿里云介绍 阿里云创立于2009年，是全球领先的云计算及人工智能科技公司，致力于以在线公共服务的方式，提供安全、可靠的计算和数据处理能力，让计算和人工智能成为普惠科技。阿里云服务着制造、金融、政务、交通、医疗、电信、能源等众多领域的领军企业，包括中国联通、12306、中石化、中石油、飞利浦、华大基因等大型企业客户，以及微博、知乎、锤子科技等明星互联网公司。 阿里云在语音交互技术方面也是在
文本生成目前的一大瓶颈是如何客观，准确的评价机器生成文本的质量。一个好的评价指标（或者设置合理的损失函数）不仅能够高效的指导模型拟合数据分布，还能够客观的让人评估文本生成模型的质量，从而进一步推动text generation 商业化能力。然而由于语言天生的复杂性和目前技术限制，我们目前还没有一个完美的评价指标。本文就三方面对文本生成的评价指标介绍：介绍了以BLEU为代表的基于统计的文本评价指标就
Google的DeepMind研究实验室公布了其在语音合成领域的最新成果——WaveNet，一种原始音频波 形深度生成模型，能够模仿人类的声音，生成的原始音频质量优于目前Google采用的两种最优文本-语音模型Parameric TTS与Concatenative TTS。WaveNets是一种卷积神经网络，能够模拟任意一种人类声音，生成的语音听起来比现存的最优文本-语音系统更为自然，将模拟生成的
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2024-07-12 15:42:38
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