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文章给出了如下的细节

发布时间:2014-12-30 10:14

归根结底,一项技术如果有用,人们会努力去完善它,如果它没用,或者有更好的技术出现,这项技术就必然会萎缩直至消亡。将来,深度学习可能也会被人们遗忘,但肯定不是它没有得到应有的炒作,而是因为它在那个时候已经不能满足人们的需要。

10月24日北京什刹海剧场,跟着Aldebaran创始人以及百度深度学习研究院常务副院长余凯等人一起探索未来生活,一起感受科技的温度,虚拟现实、无人驾驶、智能硬件……这些热门科技名词都会被消解在音乐会、时装秀和驾驶舱里。购票时输入“sina"享受6折特惠票。@PingWest中文网 http://t.cn/RhRrkeJ

归根结底,一项技术如果有用,人们会努力去完善它,如果它没用,或者有更好的技术出现,这项技术就必然会萎缩直至消亡。将来,深度学习可能也会被人们遗忘,但肯定不是它没有得到应有的炒作,而是因为它在那个时候已经不能满足人们的需要。

最终结果显示,这个系统能够掌握一些游戏,并且比一些人类玩家还要玩得好。这个结果可以看作对AGI(Artificial General Intelligence)迈近的一小步,非常吸引人。文章给出了如下的细节,从任务、机器学习基础、深度学习模型和学习过程四部分阐述了他们的工作。

现在,这些公司正在转向音乐工业。基于音乐流媒体服务的神经网络,无需音乐家的指点,就可以识别音乐的和弦模式。然后推荐符合用户喜好的歌曲、专辑或艺术家。把这些复杂的系统投入实际应用不是一朝一夕的事情。但是,一旦该技术变得成熟,“深度学习”可能让用户未来对于音乐流媒体服务无法割舍。

与传统语音识别使用统计概率+人工干预不同的是,百度深度语音识别技术采用无监督式机器自动学习,背后则是GPU深度学习基础设施在支撑,不仅更准确,识别所需的运算更加快速和经济。最终在识别范围内允许的单词错误率提高10%,优于Google Speech API,Wit.ai, 微软的Bing Speech和Apple的听写服务。

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