迁移学习前沿探究探讨：低资源、领域泛化与安全迁移
作者丨王晋东 整理丨维克多 迁移学习是机器学习的一个重要研究分支，侧重于将已经学习过的知识迁移应用于新的问题中，以增强解决新问题的能力、提高解决新问题的速度。 4月8日，在AI TIME青年科学家——AI 2000学者专场论坛上，微软亚洲研究院研究员王晋东做了《迁移学习前沿探究探讨：低资源、领域泛化与安全迁移》的报告，他提到，目前迁移学习虽然在领域自适应方向有大量研究，相对比
机器学习
雷峰网 . 2022-04-13 1 3167
关于华为云最新发布的盘古大模型，我们提了几个问题｜Q推荐
4 月 25 日，在华为开发者大会（Cloud）上，华为云发布了盘古系列超大规模预训练模型，包括 30 亿参数的全球最大视觉（CV）预训练模型，以及华为云与循环智能、鹏城实验室联合开发的千亿参数、40TB 训练数据的（NLP）预训练模型。 其中，盘古 NLP 大模型由华为云、循环智能和鹏城实验室联合开发，具备领先的语言理解和模型生成能力：在权威的中文语言理解评测基准 CLUE 榜单中，盘古 NLP
华为云
InfoQ . 2021-05-06 1163
语言模型微调领域有哪些最新进展？一文详解最新趋势
选自ruder.io 作者：SEBASTIAN RUDER 机器之心编译 编辑：小舟 详解 2020 最具影响力的十大 ML、NLP 研究的 DeepMind 研究科学家又来了，这次来讲讲语言模型微调领域的最新进展。 对预训练语言模型（LM）进行微调已成为在自然语言处理中进行迁移学习的实际标准。在过去三年中（Ruder，2018），微调（Howard＆Ruder，2018）已经取代了使用预训练嵌入
语言模型
机器之心 . 2021-05-05 2266
自动语音识别快速入门，远比你想象的更简单｜Q推荐
对话式人工智能正在改变我们与计算机交互的方式。简单来说，对话式 AI 就是人与机器之间的交互，它识别语音和文本、意图以及各种语言，以模仿自然语言或人类对话。 我们可以看到，如今语音识别的应用远不止于“替代输入法”，手机中必备的语音助手、小屏的便携设备，乃至于智能家居、无人驾驶汽车语音指令交互等众多场景中，语音接入都扮演着不可或缺的角色。然而，当下基于深度学习的语音识别技术应用在实践场景下依然有着门
语音识别
InfoQ . 2021-04-06 1201
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