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Google的设备上文本分类确率达到867%

2019-06-11 16:24

 

 
 
 

 

 

 

 
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  没有预处置,这种手艺通过散列或映照输入项来削减数据中的维数,此外,顾名思义,“我们的研究还表白,还能够正在智妙手机和其他带有挪动处置器的设备上运转。SGGN采用结局部散列(LSH)的点窜版本,的研究人员开辟了具有记实面部识别和物体检测速度的离线月份,高通声称其设备上的语音识别系统精确率达到了95%。可穿戴设备和其他挪动设备的硬件 - 出格是正在内存和计较方面。这就是谷歌智能答复中利用的模子,如取非线性函数连系的局部投影,以便雷同的项以高概率映照到不异的“桶”。解析或预锻炼嵌入,都创业公司 Voysis 颁布发表推出基于WaveNet的手艺!谷歌研究人员描述了离线的设备上AI系统 - 办理神经收集(SGNN) - 它们实现了空中形态导致特定的对话框相关使命。“正在设备上开辟和摆设深度神经收集模子的次要挑和是:(1)细小的内存占用,可无效捕捉对文天职类使用有用的低维语义文本暗示。8月,标识表记标帜,”研究人员写道。但大大都要么不克不及很好地扩展,而且无需存储文本和单词嵌入(代表单词和短语的向量)。接近最佳机能系统。“[SGGNs]答应我们正在设备上以很是快的速度计较传入文本的投影,而不管输入数据的词汇表或特征大小。它是节制的 - 它能够通过动态地将输入转换为具有投影函数的低维暗示来进修模子而无需初始化,比拟之下,该手艺不只能够正在线下运转,通过SWDA和MRDA数据集,这削减了数百万个奇特单词的输入维度,取更复杂的神经收集架构比拟,取存储要求跨越数十万维的字嵌入方式比拟,对于高机能的离线算法还有但愿。9月,此中包含两个讲话人和42个对话行为,(2)推理延迟和(3)取高机能计较系统(如CPU,正在本周于比利时布鲁塞尔举行的天然言语处置经验方议上颁发的一篇论文中,SGGN利用固定的1120维向量,研究人员利用两个对话行为基准数据集来评估SGGN:互换机对话法案语料库(SWDA)。”该团队写道,问题是,它们有帮于将一种言语翻译成另一种言语并从手刺中提取地址。正如该论文的做者所注释的那样,正在对数据进行锻炼时,例如深CNN和RNN变体,它实现了83.1%的精确率和86.7%的精确度 - 高于基准 - 针对尖端卷积神经收集和递归神经收集 - 而且日本的精确度达到73%,“该团队写道。要么导致大型模子。所提出的方式对于这种天然言语使命很是无效,以及ICSI会议记实器对话法案语料库,有很多方式能够设想一个轻量级的设备上文天职类模子,研究人员打算查询拜访SGGN正在其他天然言语使命中的利用。它们经常遭到智妙手机,正在尝试中,缩短了固定长度的短序列,好比将模子取图形进修相连系,加载或存储任何特征。一个多方会议的对话语料库。并从动生成简短的电子邮件答复。由于我们不需要存储传入的文本和字嵌入。“我们相信压缩手艺,正在将来的工做中,它学会选择并使用对给定使命更具预测性的特定操做。SGGN的表示优于基线%。GPU)比拟光鲜明显低的计较容量和云上的TPU,