论文中的图有时会出现与实现代码不对应的情况,这会让读者头大,不知是有意还是无意为之。这次,没想到大名鼎鼎的 Transformer 论文也「翻车」了。
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论文中的图有时会出现与实现代码不对应的情况,这会让读者头大,不知是有意还是无意为之。这次,没想到大名鼎鼎的 Transformer 论文也「翻车」了。
机器学习是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。
自动语音识别是一种将口头语音转换为实时可读文本的技术。自动语音识别也称为语音识别(Speech Recognition)或计算机语音识别(Computer Speech Recognition)。自动语音识别是一个多学科交叉的领域,它与声学、语音学、语言学、数字信号处理理论、信息论、计算机科学等众多学科紧密相连。由于语音信号的多样性和复杂性,目前的语音识别系统只能在一定的限制条件下获得满意的性能,或者说只能应用于某些特定的场合。自动语音识别在人工智能领域占据着极其重要的位置。
图像分类,根据各自在图像信息中所反映的不同特征,把不同类别的目标区分开来的图像处理方法。它利用计算机对图像进行定量分析,把图像或图像中的每个像元或区域划归为若干个类别中的某一种,以代替人的视觉判读。
深度神经网络的训练是具有高度的计算复杂性的。减少训练的时间成本的一种方法是对神经元的输入进行规范化处理进而加快网络的收敛速度。层规范化是在训练时和测试时对数据同时进行处理,通过对输入同一层的数据进行汇总,计算平均值和方差,来对每一层的输入数据做规范化处理。层规范化是基于批规范化进行优化得到的。相比较而言,批规范化是对一个神经元输入的数据以mini-batch为单位来进行汇总,计算平均值和方法,再用这个数据对每个训练样例的输入进行规整。层规范化在面对RNN等问题的时候效果更加优越,也不会受到mini-batch选值的影响。