web語義化是什么? Web語義化,使用語義恰當的標簽,可以讓頁面具有良好的結構,頁面元素具有良好的含義,從而讓人和機器都能快速理解。語義化的web頁面一方面可以讓機器在更少的人類干預情況下收集並研究網頁的信息,從而可以讀懂網頁的內容,然后將收集匯總的信息進行分析,結果為人類所用;另一方面它可 ...
. 概況 . 任務 口語理解 Spoken Language Understanding, SLU 作為語音識別與自然語言處理之間的一個新興領域,其目的是為了讓計算機從用戶的講話中理解他們的意圖。SLU是口語對話系統 Spoken Dialog Systems 的一個非常關鍵的環節。下圖展示了口語對話系統的主要流程。 SLU主要通過如下三個子任務來理解用戶的語言: 領域識別 Domain Det ...
2018-05-01 23:26 1 7063 推薦指數:
web語義化是什么? Web語義化,使用語義恰當的標簽,可以讓頁面具有良好的結構,頁面元素具有良好的含義,從而讓人和機器都能快速理解。語義化的web頁面一方面可以讓機器在更少的人類干預情況下收集並研究網頁的信息,從而可以讀懂網頁的內容,然后將收集匯總的信息進行分析,結果為人類所用;另一方面它可 ...
0、循環神經網絡 (Recurrent Neural Network) 每一步的參數W是固定的 當前隱狀態包含了所有前面出現的單詞信息 對於RNN,如何訓練Train: ①:每一時刻的輸出誤差Et都有之前所有時刻的隱狀態ht有關,因此是求和符號 ②:對於隱狀態 ...
1.RNN簡介 rnn,相比很多人都已經聽膩,但是真正用代碼操練起來,其中還是有很多細節值得琢磨。 雖然大家都在說,我還是要強調一次,rnn實際上是處理的是序列問題,與之形成對比的是cnn,cnn不能夠處理序列問題,因為它沒有記憶能力,那為什么rnn能夠處理序列問題以及有記憶能力 ...
一些新理解 之前我有個疑惑,RNN的網絡窗口,換句話說不也算是一個卷積核嘛?那所有的網絡模型其實不都是一個東西嗎?今天又聽了一遍RNN,發現自己大錯特錯,還是沒有學明白阿。因為RNN的窗口所包含的那一系列帶有時間序列的數據,他們再窗口內是相互影響的,這也正是RNN的核心,而不是像卷積那樣直接選個 ...
Stacked Hourglass Networks(級聯漏斗網絡) 姿態估計(Pose Estimation)是 CV 領域一個非常重要的方向,而級聯漏斗網絡的提出就是為了提升姿態估計的效果,但是 ...
來源 :TGS Salt Identification Challenge ...
當我們開始一個項目時,我們通常在屬性文件中進行所有的配置。隨着越來越多的服務開發和部署,添加和修改這些屬性變得更加復雜。有些服務可能會下降,而某些位置可能會發生變化。手動更改屬性可能會產生問題。Eur ...
github地址:https://github.com/Lextal/pspnet-pytorch/blob/master/pspnet.py PSP模塊示意圖如下 代碼如下 class PSPModule(nn.Module): def __init__(self ...