深度學習這幾年特別火，就像5年前的大數據一樣，不過深度學習其主要還是屬于機器學習的范疇領域內，所以這篇文章里面我們來嘮一嘮機器學習和深度學習的算法流程區別。
2023-09-06 12:48:40
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近日，阿里云人工智能平臺 PAI 與華南理工大學朱金輝教授團隊、達摩院自然語言處理團隊合作在自然語言處理頂級會議 EMNLP2023 上發表基于機器翻譯增加的跨語言機器閱讀理解算法 X-STA。通過
2023-12-12 10:28:40323 
人工智慧隸屬于大範疇，包含了機器學習（Machine Learning） 與深度學習（Deep Learning）。如下圖所示，我們最興趣的深度學習則是規範于機器學習之中的一項分支，而以下段落將簡單介紹機器學習與深度學習的差異。
2020-12-18 15:45:313870 
函數的變形。實驗結果顯示，我們提出的網絡變形的神經網絡學習理念在標準數據集和典型的神經網絡上都是有效的。 9、報告題目：面向自然語言理解和機器翻譯的深度學習 報 告 人：張 民 蘇州大學 報告
2017-03-22 17:16:00
，David Chang進一步提出了層次短語模型，同時基于語法樹的翻譯模型方面研究也取得了長足的進步；繁榮階段：2013年和14年，牛津大學、谷歌、蒙特利爾大學研究人員提出端到端的神經機器翻譯，開創了深度學習
2018-07-06 10:30:22
本帖最后由 訊飛開放平臺 于 2018-7-6 10:47 編輯
神經機器翻譯講完了基于規則的機器翻譯和基于統計的機器翻譯，接下來我們來看下基于端到端的神經機器翻譯。神經機器翻譯基本的建模框架
2018-07-06 10:46:12
》，提出了完全使用CNN來構成Seq2Seq模型，用于機器翻譯，超越了谷歌創造的基于LSTM機器翻譯的效果。此網絡獲得暫時性勝利的重要原因在于采用了很多的竅門，這些技巧值得學習：捕獲
2019-07-20 04:00:00
理解，但是在其高冷的背后，卻有深遠的應用場景和未來。深度學習是實現機器學習的一種方式或一條路徑。其動機在于建立、模擬人腦進行分析學習的神經網絡，它模仿人腦的機制來解釋數據。比如其按特定的物理距離連接
2018-07-04 16:07:53
深度學習常用模型有哪些？深度學習常用軟件工具及平臺有哪些？深度學習存在哪些問題？
2021-10-14 08:20:47
CPU優化深度學習框架和函數庫機器學***器
2021-02-22 06:01:02
MATLAB機器學習與深度學習核心技術應用培訓班備十余年MATLAB編程開發經驗，機器學習、深度學習領域 一線實戰專家主講。培訓時間：11月09日-11月12日培訓地點：北京理工大學（中關村
2018-10-23 16:51:05
人工智能、數據挖掘、機器學習和深度學習之間，主要有什么關系？
2020-03-16 11:35:54
，如何用一個神經網絡，寫出一套機器學習算法，來自動識別未知的圖像。一個 4 層的神經網絡輸入層經過幾層算法得到輸出層 實現機器學習的方法有很多，近年被人們討論得多的方法就是深度學習。 深度學習是一種實現
2018-05-11 11:43:14
領域，包括機器學習、深度學習、數據挖掘、計算機視覺、自然語言處理和其他幾個學科。首先，人工智能涉及使計算機具有自我意識，利用計算機視覺、自然語言理解和模仿其他感官。其次，人工智能涉及模仿人類的認知功能
2022-03-22 11:19:16
——工業機器人的智能化程度要求也越來越高，采用深度學習技術為工業機器人賦能是目前各大廠商的統一認知。本文結合實際案例，簡要說明一下智能機器人的實現流程。一、智能機器人概念 人工智能技術，其主要作用就是用
2018-05-31 09:36:03
小白 機器學習和深度學習必讀書籍+機器學習實戰視頻PPT+大數據分析書籍推薦！
2019-07-22 17:02:39
目前，神經機器翻譯（NMT）已經成為在學術界和工業界最先進的機器翻譯方法。最初的這種基于編碼器-解碼器架構的機器翻譯系統都針對單個語言對進行翻譯。近期的工作開始探索去擴展這種辦法以支持多語言
2020-11-23 12:14:06
怎樣從傳統機器學習方法過渡到深度學習？
2021-10-14 06:51:23
本文介紹一種基于模式的機器翻譯的譯文生成方法，并提出一種句法結構與語義信息相結合的模板匹配算法。最后給出本算法對英語句子進行測試的實驗結果。
2009-09-25 16:26:47
15 人工智能長久以來的目標就是讓機器完成那些以前只能靠人類自身才能完成的任務，所以在人工智能的具體應用，除了成為人工智能中樞以外，如何讓機器幫助人類進行語言翻譯也顯得尤為重要。現在讓我們一起來看看人工智能狂熱背后，機器翻譯是怎么革新的吧！
2016-10-18 12:16:46603 據介紹，搜狗語音實時翻譯技術是搜狗自研的機器同聲傳譯技術。基于大數據和深度學習，該技術涵蓋了搜狗自主研發的語音識別、機器翻譯兩項重要技術，其準確率能夠達到97%，支持最快400字每秒的高速聽寫，語音輸入日頻次可高達1.9億次。
2016-12-01 15:13:022433 
從分詞、詞性等基礎模塊，到機器翻譯、知識問答等領域，本文列舉并分析一些深度學習在 NLP 領域的具體運用，希望對大家研究深度學習和 NLP 有所幫助。
2017-08-18 17:06:587295 
深度學習與傳統的機器學習最主要的區別在于隨著數據規模的增加其性能也不斷增長。當數據很少時，深度學習算法的性能并不好。這是因為深度學習算法需要大量的數據來完美地理解它。另一方面，在這種情況下，傳統的機器學習算法使用制定的規則，性能會比較好。
2017-10-27 16:50:181720 
機器學習和深度學習變得越來越火。突然之間，不管是了解的還是不了解的，所有人都在談論機器學習和深度學習。無論你是否主動關注過數據科學，你應該已經聽說過這兩個名詞了。如果你想讓自己弄清楚機器學習和深度學習的區別，請閱讀本篇文章，我將用通俗易懂的語言為你介紹他們之間的差別。
2017-11-16 01:38:062821 
使用新的解釋技術，來分析神經網絡做機器翻譯和語音識別的訓練過程,神經網絡語言處理工作原理有待破解。
2017-12-12 14:31:081566 Statsbot數據科學家Daniil Korbut簡明扼要地介紹了用于機器學習翻譯的基本原理：RNN、LSTM、BRNN、Seq2Seq、Zero-Shot、BLEU。
2017-12-22 11:38:125403 
1、人工智能、機器學習、深度學習三者關系 對于很多初入學習人工智能的學習者來說，對人工智能、機器學習、深度學習的概念和區別還不是很了解，有可能你每天都能聽到這個概念，也經常提這個概念，但是你真的
2018-01-04 04:44:264249 
如今，人工智能的應用越來越廣泛。機器學習和深度學習這兩個術語也隨之出現，而機器學習與深度學習并不是非此即彼的排斥關系。深度學習是機器學習的一個子集，而這兩者都是人工智能(AI)的子集。
2018-01-18 16:23:185569 深度學習是指通過學習樣本數據的內在規律和深層特征，使神經網絡結構能夠像人一樣具備分析和自主學習新東西的能力，目前該技術在文字、圖像處理、語音識別、機器翻譯等領域，已經取得很多成果。但隨著電子信息
2018-05-05 11:51:001688 微軟機器翻譯團隊研究經理Arul Menezes表示，團隊想要證明的是：當一種語言對（比如中-英）擁有較多的訓練數據，且測試集中包含的是常見的大眾類新聞詞匯時，那么在人工智能技術的加持下，機器翻譯系統的表現可以與人類媲美。
2018-03-16 14:15:465578 
一組微軟研究團隊于本周三宣布，他們已經創造了第一個能夠將中文新聞翻譯成英文的機器翻譯系統，精確度
2018-03-28 15:28:115827 
實現高質量機器翻譯的夢想已經存在了很多年，很多科學家都為這一夢想貢獻了自己的時間和心力。從早期的基于規則的機器翻譯到如今廣泛應用的神經機器翻譯，機器翻譯的水平不斷提升，已經能滿足很多場景的基本應
2018-06-01 14:47:001020 
近年來，深度學習作為機器學習中比較火的一種方法出現在我們面前，但是和非深度學習的機器學習相比（我將深度學習歸于機器學習的領域內），還存在著幾點很大的不同，具體來說，有以下幾點.
2018-05-02 10:30:004135 在2018年的博鰲亞洲論壇中，除了主要議程外，最引人注目的熱點是首次引進了人工智能進行會議中的即時口語翻譯。然而，人工智能并沒有出現原先大肆宣稱的讓即時口譯業界面對即將失業的威脅，相反的，嚴重失誤的翻譯結果，反倒讓即時口譯從業人員松了口氣，看來這行飯還可以吃很久
2018-06-29 17:17:0012006 對于機器翻譯、文本摘要、Q&A、文本分類等自然語言處理任務來說，深度學習的出現一遍遍刷新了state-of-the-art的模型性能記錄，給研究帶來諸多驚喜。但這些任務一般都有各自的度量基準，性能也只在一組標準數據集上測試。
2018-06-26 15:19:094233 此前曾在加拿大國家研究委員會從事機器翻譯研究的陳博興博士，以及美國印第安大學終身教授、曾在美國雅虎從事信息檢索工作的劉曉鐘博士也加入達摩院機器智能實驗室NLP團隊。
2018-07-03 11:26:382534 摘要： ?本文將與大家分享機器翻譯相關背景知識，再深入介紹機器翻譯在阿里生態中的具體應用實踐，介紹基于機器翻譯技術搭建的一套完善的電商多語言解決方案，最后將會從技術角度介紹阿里機器翻譯在解決實際業務
2018-07-31 17:22:30203 
1秒鐘能夠干什么?譯出半句話還是1.6萬字的復雜文章? 1分鐘能夠干什么?看個劇情梗概還是中英文字幕齊備? 機器翻譯能否代替人工翻譯?關于這個問題，尚無定論。 但隨著機器翻譯水平不斷提高，這一天似乎
2018-08-31 15:06:02886 Facebook無監督機器翻譯的方法，首先是讓系統學習雙語詞典，將一個詞與其他語言對應的多種翻譯聯系起來。舉個例子，就好比讓系統學會“Bug”在作為名詞時，既有“蟲子”、“計算機漏洞”，也有“竊聽器”的意思。
2018-09-02 09:10:175824 這個說法與過去我們時常聽到的言論形成了鮮明對比，原來我們總是說，至少在近期的未來，人工智能主要的作用還是增強，而不是直接取代人類的專業人員，Shoshan表示，近年來機器翻譯的質量突飛猛進，多達50萬人類翻譯和21000個機構很快就會失業了。
2018-09-04 08:28:206900 令人興奮的六個字。被人工智能所改變的世界藍圖仿佛就在我們眼前鋪展。 人工智能成果噴薄爆發以來，熱門領域除了機器學習，還有作為計算機語言學、人工智能和數理邏輯的交叉學科機器翻譯。 機器翻譯起源于何時？如今發展到了什么程度？ 國內在機器翻譯上有哪些研究成果，又有哪些公司推出
2018-09-11 17:01:011120 由 mengqiqi 于 星期四, 2018-09-13 09:34 發表 在本文中，我們將研究深度學習和機器學習之間的差異。我們將逐一了解它們，然后討論他們在各個方面的不同之處。除了深度學習和機器
2018-09-13 17:19:01392 深度學習給包括機器翻譯、語音識別、計算機視覺、自然語言理解在內的眾多的領域帶來了變革，并在特定任務上取得了和人類相當乃至超過人類的表現。因此，深度學習看起來是開發COTA v2自然的選擇。事實上，通過離線測試，我們發現，相比COTA v1，深度學習模型可以提供精準得多的服務單響應預測。
2018-09-24 09:01:002758 深度學習機器翻譯 實現高質量機器翻譯的夢想已經存在了很多年，很多科學家都為這一夢想貢獻了自己的時間和心力。從早期的基于規則的機器翻譯到如今廣泛應用的神經機器翻譯，機器翻譯的水平不斷提升，已經能滿足
2018-09-17 09:23:01292 關于機器翻譯到底對同傳譯員的幫助有多大？機器翻譯的作用是不是雞肋？知乎作者杉杉是一名翻譯公司職員，他指出同傳工作對人類譯員的要求極高，一邊聽一邊說，精力消耗極大，在這種情況下是“不可能分出精力來再去
2018-09-25 11:17:452976 臉書公司開始使用無監督機器學習來為其用戶提供翻譯服務。
2018-10-02 17:36:002537 機交互式機器翻譯技術，融合神經網絡機器翻譯、統計機器翻譯、輸入法、語義理解、數據挖掘等多項前沿技術，配合億級雙語平行數據，為用戶提供實時智能翻譯輔助，幫助用戶更好更快地完成翻譯任務。產品旨在致敬人工翻譯，輔助人工翻譯更快、更好地完成任務，探索人工智能賦能翻譯行業新思路。
2018-11-16 17:04:224110 Lab官方介紹，“騰訊輔助翻譯”采用自研的人機交互式機器翻譯技術，融合神經網絡機器翻譯、統計機器翻譯、輸入法、語義理解、數據 ... 騰訊AI Lab昨日正式發布了AI輔助翻譯產品 “騰訊輔助翻譯
2018-11-26 20:55:01490 本文對機器翻譯研究中的系統融合方法進行了全面綜述和分析．根據在多系統輸出結果的基礎上進行融合的屢次差異，我們將系統融合方法分為三類；句子級系統融合、短語級系統融合和詞匯級系統融合．然后，針對這三種
2018-11-30 16:43:384 深度學習作為現今機器學習領域中的重要的技術手段，在圖像識別、機器翻譯、自然語言處理等領域都已經很成熟，并獲得了很好的成果。文中針對深度學習模型優化器的發展進行了梳理，介紹了常用的梯度下降、動量的梯度
2018-12-18 16:47:509 近年來，隨著科技的快速發展，人工智能不斷進入我們的視野中。作為人工智能的核心技術，機器學習和深度學習也變得越來越火。一時間，它們幾乎成為了每個人都在談論的話題。那么，機器學習和深度學習到底是什么，它們之間究竟有什么不同呢？
2019-05-11 10:13:133338 該項目是對基于深度學習的自然語言處理（NLP）的概述，包括用來解決不同 NLP 任務和應用的深度學習模型（如循環神經網絡、卷積神經網絡和強化學習）的理論介紹和實現細節，以及對 NLP 任務（機器翻譯、問答和對話系統）當前最優結果的總結。
2019-03-01 09:13:574424 
近年來，隨著計算機性能的提高，云計算、大數據和機器學習等相關技術迅速發展，人工智能再度崛起，機器翻譯重新成為人們關注的焦點。一時間，機器翻譯系統如雨后春筍般涌現，各種報道隨之呈井噴式爆發，"機器翻譯將取代人類"的說法也時有耳聞。然而，機器翻譯的真實水平如何，夢想與現實的距離到底有多遠？
2019-03-22 14:08:393804 在如今信息爆炸的時代，有很多企業，團體利用機器學習技術在各個領域都取得了一定的成就。比如Amazon，淘寶這類電商網站使用的基于推薦算法的推薦系統;Google翻譯等機器翻譯系統所用的深度學習，NLP技術等。 SDN出現的一個原因之一，是對靈活性的需求，那么，機器學習又能為SDN帶來什么？
2019-08-06 17:33:000 同時期國內科技企業在機器翻譯上的進展也非常迅速，以語音和語義理解見長的科大訊飛在2014年國際口語翻譯大賽IWSLT上獲得中英和英中兩個翻譯方向的全球第一名，在2015年又在由美國國家標準技術研究院組織的機器翻譯大賽中取得全球第一的成績。
2019-04-24 13:55:093189 
機器翻譯首次達到專業譯員水平。去年11月，科大訊飛機器翻譯系統參加CATTI全國翻譯專業資格（水平）科研測試，達到英語二級《口譯實務（交替傳譯類）》和三級《口譯實務》合格標準，二級是專業譯員水平
2019-05-24 08:41:577920 未來需要新的算法和語義層面的綜合性突破，促進機器翻譯產品的迭代和產業全面升級。
2019-07-14 10:02:32910 注釋數據庫和讓機器從中學習的技術讓語言學習發生了革命性變化，這使得機器翻譯變得越來越普遍。
2019-07-17 10:56:59522 基于機器翻譯可以開發面向各類生僻語種的翻譯工具，為學者在全世界的偏遠地區進行科考、采訪與社會觀察時提供與當地人交流的輔助工具。
2019-09-26 15:34:521195 機器學習為企業提供了翻譯文檔的新機會，他們可以使用機器學習來翻譯營銷材料和其他文獻。
2019-12-03 16:26:514399 據外媒報道，近日美國加州大學舊金山分校的Joseph Makin及同事在《自然-神經科學》上發表的一篇論文報告了一種能夠以較高的準確率，解碼神經活動并將其翻譯為句子的機器翻譯算法。
2020-03-31 14:01:282144 機器學習為企業提供了翻譯文檔的新機會，他們可以使用機器學習來翻譯營銷材料和其他文獻。
2020-04-05 22:16:211162 近期，Google翻譯悄然升級了其翻譯內核。據Google官方提供的數據顯示，Google翻譯搭載的Google的神經機器翻譯（GNMT：GoogleNeuralMachineTranslation）系統使用了當前最先進的訓練技術，因而提升了機器翻譯水平，將翻譯誤差再度降低了55%-85%。
2020-05-10 11:36:37421 
深度學習和強化學習的結合是一個技術上的發展，延續的深度學習在自然語言處理和計算機視覺中的應用突破。值得關注的是之前的深度學習的應用停留在預測上，比如說對圖像的識別、機器翻譯。對于深度學習來說，真正需要的大數據，就目前而言，可以這么說，沒有大數據，就沒有好的深度學習模型，進而就沒有非常智能的系統。
2020-06-19 09:29:552286 又到了一年一度填報高考志愿的時節，在大學工作的筆者也為許多身邊的家長和考生出謀劃策。但驚訝地發現，現在AI都這么厲害了，我可不敢學英語學了外語，機器翻譯來了就失業了的聲音比比皆是。每一個前來咨詢
2020-08-02 09:55:483902 機器學習是人工智能的一個子集，它通過示例和經驗教會計算機執行任務，是研究和開發的熱門領域。我們每天使用的許多應用程序都使用機器學習算法，包括AI助手，Web搜索和機器翻譯。
2020-08-07 15:49:25774 
還包括以了解信息或以交流信息為目的的機器翻譯。 多語言翻譯是機器翻譯需要面臨的一大技術現實。其中，一個理想的模型是一個統一的具備多種語言能力的模型，在遇到新的語言時，臨時少量學習即可達到很流利的語言水平。 EMN
2020-12-01 14:03:352780 
所謂機器翻譯，就是利用計算機將一種自然語言（源語言）轉換為另一種自然語言（目標語言）的過程。它是計算語言學的一個分支，是人工智能的終極目標之一，具有重要的科學研究價值。而且機器翻譯又具有重要
2020-12-29 10:12:374566 深度神經網絡是一種目前被廣泛使用的工具，可以用于圖像識別、分類，物體檢測，機器翻譯等等。深度學習（DeepLearning）是一種學習神經網絡各種參數的方法。因此，我們將要介紹的深度學習，指的是構建
2021-02-16 15:15:002206 繼系列上一篇 所以，機器學習和深度學習的區別是什么？淺談后，今天繼續深入探討兩者的更多區別。
2021-03-01 15:44:4215804 深度學習算法現在是圖像處理軟件庫的組成部分。在他們的幫助下，可以學習和訓練復雜的功能;但他們的應用也不是萬能的。 “機器學習”和“深度學習”有什么區別？ 在機器視覺和深度學習中，人類視覺的力量和對視
2021-03-12 16:11:007763 
思想就是打造“機器翻譯界的BERT”，通過預訓練技術再在具體語種上微調即可達到領先的翻譯效果，其在32個語種上預訓練出的統一模型在47個翻譯測試集上取得了全面顯著的提升。 目錄 機器翻譯預訓練的挑戰
2021-03-31 17:24:042598 
當機器人遇見強化學習，會碰出怎樣的火花？ 一名叫 Cassie 的機器人，給出了生動演繹。 最近，24 歲的中國南昌小伙李鐘毓和其所在團隊，用強化學習教 Cassie 走路 ，目前它已學會蹲伏走路
2021-04-13 09:35:092164 
維吾爾語形態較為復雜，構形詞綴在維吾爾語中占有重要地位，其語法與漢語有較大差別。針對維吾爾語的形態特點，分析漢語端到維吾爾語端在統計機器翻譯中維吾爾語詞綴的作用，搭建基于短語的漢維統計機器翻譯系統
2021-05-11 15:34:119 基于模板驅動的神經機器翻譯模型綜述
2021-06-24 15:31:3516 基于DNN與規則學習的機器翻譯算法綜述
2021-06-29 15:44:0633 基于句子級上下文的神經機器翻譯綜述
2021-06-29 16:26:4364 得益于神經機器翻譯 (NMT) 的進步，譯文更加自然流暢，但與此同時，這些譯文也反映出訓練數據存在社會偏見和刻板印象。因此，Google 持續致力于遵循 AI 原則，開發創新技術，減少機器翻譯
2021-08-24 10:14:422515 但是無可否認的是深度學習實在太好用啦！極大地簡化了傳統機器學習的整體算法分析和學習流程，更重要的是在一些通用的領域任務刷新了傳統機器學習算法達不到的精度和準確率。
2022-04-26 15:07:204084 國際市場上Facebook、亞馬遜等企業早幾年就已經實現了內容的自動翻譯化。神經網絡與深度學習的進步，大大提高了機器翻譯的速度和準確性，全球化進程的推進也使機器翻譯的市場需求每年呈線性增長趨勢
2022-05-31 10:54:301833 的機翻，達摩院機器翻譯技術會像人一樣學習并理解語境。在電商場景中的“寶貝”，會根據情況自動調整為類似“product”等符合語境的結果。 達摩院的翻譯技術提升了中文、英文、小語種之間的翻譯能力，讓翻譯更符合各地區的語言表達習慣，助力
2022-07-08 09:33:10626 機器翻譯 根據用戶領域需求，通過人工智能技術，定制專業機器翻譯。 采用神經網絡翻譯技術（NMT），支持訓練和部署細分領域的垂直機器翻譯引擎，可根據客戶需求定制化訓練和維護專屬機器翻譯引擎，滿足海量
2022-09-21 14:45:04880 在過去的幾年中，神經網絡的興起與應用成功推動了模式識別和數據挖掘的研究。許多曾經嚴重依賴于手工提取特征的機器學習任務（如目標檢測、機器翻譯和語音識別），如今都已被各種端到端的深度學習范式（例如卷積
2022-09-22 10:16:34969 
然而之前的基于機器翻譯的CCR工作大多忽略了這個問題，它們通常使用大規模的預訓練模型在通過機器翻譯得到的大規模多語言視覺-語言語料庫上進行大規模預訓練，并且只關注于視覺-目標語言數據對之間的對齊。
2022-10-14 14:59:04608 Attention機制在深度學習中得到了廣泛的應用，本文通過公式及圖片詳細講解attention機制的計算過程及意義，首先從最早引入attention到機器翻譯任務(Bahdanau et al. ICLR2014)的方法講起。
2023-02-22 14:21:53930 
人工智能包含了機器學習和深度學習。你可以在圖中看到，機器學習是人工智能的子集，深度學習是機器學習的子集。所以人工智能、機器學習和深度學習這三者的關系就像爺爺、父親與兒子。
2023-03-29 11:04:101104 
以ChatGPT為代表的大語言模型（Large Language Models, LLM）在機器翻譯（Machine Translation, MT）任務上展現出了驚人的潛力。
2023-05-17 09:56:26903 
電子發燒友網站提供《PyTorch教程10.5之機器翻譯和數據集.pdf》資料免費下載
2023-06-05 15:14:480 電子發燒友網站提供《PyTorch教程10.7之用于機器翻譯的編碼器-解碼器Seq2Seq.pdf》資料免費下載
2023-06-05 18:14:160 10.5。機器翻譯和數據集? Colab [火炬]在 Colab 中打開筆記本 Colab [mxnet] Open the notebook in Colab Colab [jax
2023-06-05 15:44:27422 
10.7. 用于機器翻譯的編碼器-解碼器 Seq2Seq? Colab [火炬]在 Colab 中打開筆記本 Colab [mxnet] Open the notebook in Colab
2023-06-05 15:44:28499 
深度學習是人工智能革命中的關鍵技術基于深度卷積網絡的圖像分類技術準確率已超過人眼；基于深度神經網絡的語音識別技術準確率已達到95%；基于深度神經網絡的機器翻譯技術已接近人類的平均翻譯水平。準確率
2022-06-27 09:34:28233 
成為主流，如神經網絡機器翻譯。神經網絡機器翻譯是機器從大量數據中自動學習翻譯知識，而不依靠人類專家撰寫規則，可以顯著提升翻譯質量，但在處理語序差異大的語言翻譯時仍然面臨一些挑戰。
2023-07-06 11:19:59372 
在某些場景下，如翻譯普通商務文檔、新聞報道以及其他非技術性的文章等，機器翻譯的正確率已經非常接近人類翻譯了。然而，在涉及到一些重要的領域，例如法律、藥學甚至是文學等相關領域，機器翻譯仍然無法取代人類翻譯的重要性和必要性。
2023-08-14 14:29:50643 機器學習和深度學習的區別 隨著人工智能技術的不斷發展，機器學習和深度學習已經成為大家熟知的兩個術語。雖然它們都屬于人工智能技術的研究領域，但它們之間有很大的差異。本文將詳細介紹機器學習和深度學習
2023-08-17 16:11:402734 深度學習和機器學習是機器學習領域中兩個重要的概念，都是人工智能領域非常熱門的技術。兩者的關系十分密切，然而又存在一定的區別。下面從定義、優缺點和區別方面一一闡述。
2023-08-21 18:27:151649 機器學習和深度學習是當今最流行的人工智能(AI)技術之一。這兩種技術都有助于在不需要人類干預的情況下讓計算機自主學習和改進預測模型。本文將探討機器學習和深度學習的概念以及二者之間的區別。
2023-08-28 17:31:09888 從歷史上看，曾經主流的機器學習技術在行業中應用是統計機器翻譯 (SMT)。SMT 使用先進的統計分析，從一句話中上下文的幾個詞中來估計最佳可能的翻譯。SMT自20 世紀中期以來的為所有主要翻譯服務提供商所使用，其中包括微軟。
2023-10-11 15:27:52489
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