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文院学览 | “生成式大语言模型距人类语言有多远——生成式语言大模型与人类语言生成的比较”顺利举行
编者按:浙江大学文学院秉承“文以化人,学通古今”的育人理念,积极构筑师生学术交流平台。为进一步活跃学术氛围,增强学术素养,助力学院教学、科研建设和发展,“浙大文学院”特开辟【文院学览】专栏,及时回顾学术交流、讲座等相关信息,努力为师生打造高层次、高水准的学术交流平台。文丨刘金翔 贾明卓图丨杨婷婷 贾
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2024-09-18
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机器学习(多领域交叉学科)
决策树是机器学习常见的一种方法。20世纪末期,机器学习研究者J.Ross Quinlan将Shannon的信息论引入到了决策树算法中,提出了ID3算法。1984年I.Kononenko、E.Roskar和I.Bratko在ID3算法的基础上提出了AS-SISTANTAlgorithm,这种算法允许类
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2024-09-18
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AI产品的五种交互模式:探索与创新的深度剖析|商派
在科技日新月异的今天,人工智能(AI)正以前所未有的速度渗透到我们生活的每一个角落,从智能家居到自动驾驶,从医疗诊断到金融服务,AI技术的应用无处不在。其中,AI产品的交互模式作为连接人与技术的桥梁,其重要性不言而喻。本文将深入探讨AI产品的五种主要交互模式——辅助回答型、主任务驱动型、自动生成型、
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2024-09-18
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快速入门:识别语音并将其转换为文本
参考文档 | 包(下载) | GitHub 上的其他示例 在本快速入门中,你将创建并运行应用程序以实时识别语音并将其转录为文本。 若要改为异步听录音频文件,请参阅什么是批量听录。 如果不确定哪种语音转文本解决方案适合自己,请参阅什么是语音转文本? 先决条件 Azure 订阅。 可以免费创建一个帐户。
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2024-09-18
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【深度学习每日小知识】Training Data 训练数据
训练数据是机器学习的基本组成部分,在模型的开发和性能中起着至关重要的作用。它是指用于训练机器学习算法的标记或注释数据集。以下是与训练数据相关的一些关键方面和注意事项。 Quantity 数量 训练数据的数量很重要,因为它会影响模型的泛化能力。通常,拥有更大的训练数据集可以为模型提供更具代表性和多
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2024-09-18
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基于生成式模型的图像生成技术
基于生成式模型的图像生成技术:实现步骤与流程 ============================实现基于生成式模型的图像生成技术========== 1. 引言 1.1. 背景介绍 随着深度学习的快速发展,生成式模型作为一种重要的数据增强技术,在图像生成领域也得到了广泛应用。生成式模型可
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2024-09-18
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深度学习的三大生成模型:VAE、GAN、GAN
导语:本章将为读者介绍基于深度学习的生成模型。前面几章主要介绍了机器学习中的判别式模型,这种模型的形式主要是根据原始图像推测图像具备的一些性质,例如根据数字图像推测数字的名称,根据自然场景图像推测物体的边界;而生成模型恰恰相反,通常给出的输入是图像具备的性质,而输出是性质对应的图像。这种生成模型相当
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2024-09-18
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生成模型 VS 判别模型 (含义、区别、对应经典算法)
从概率分布的角度考虑,对于一堆样本数据,每个均有特征Xi对应分类标记yi。 生成模型:学习得到联合概率分布P(x,y),即特征x和标记y共同出现的概率,然后求条件概率分布。能够学习到数据生成的机制。 判别模型:学习得到条件概率分布P(y|x),即在特征x出现的情况下标记y出现的概率。 数据要求
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2024-09-18
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深度生成模型 | 机器之心
深度生成模型基本都是以某种方式寻找并表达(多变量)数据的概率分布。有基于无向图模型(马尔可夫模型)的联合概率分布模型,另外就是基于有向图模型(贝叶斯模型)的条件概率分布。前者的模型是构建隐含层(latent)和显示层(visible)的联合概率,然后去采样。基于有向图的则是寻找latent和visi
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2024-09-18
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人机对话系统的对话管理
图1 对话流程图 图1 是常见对话流的信息流动图。 首先,用户发出语音指令,1)通过语音识别ASR将语音转换为文本uu; 2) 文本通过语言理解NLU获得用户行为au; 3)通过用户行为生成对应系统行为au; 4)通过action生成对应的回复话术NLG; 5) NLG通过人工合成生成语音。
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2024-09-18
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