自然语言和语音识别框架的整合趋势
以其集成的自然语言处理程序包而闻名的HuggingFace增加了语音识别。以下是相关链接:具体来说,添加了由Facebook开发的Wav2Vec 2.0,Wav2Vec 2.0首先使用大量未标记的数据来进行无监督学习,并且非常…
以其集成的自然语言处理程序包而闻名的HuggingFace增加了语音识别。以下是相关链接:具体来说,添加了由Facebook开发的Wav2Vec 2.0,Wav2Vec 2.0首先使用大量未标记的数据来进行无监督学习,并且非常…
通过单张照片创建3D模型的技术已经以MeInGame的名称公开。查看上传到公共存储库的结果,如果没有设计者的工作,它还不足以应用于服务,但是它将大大减少初始建模工作……
在Kakao Brain中,Pororo是一个能够响应各种自然语言任务的集成自然语言框架,已作为开源发布。 Pororo代表自然语言处理的神经模型平台,您可以将其视为与HuggingFace相似的目的。 Pororo ...
自从由多层卷积层组成的AlexNet问世以来,已有许多关于深度学习模型结构的研究。例如,Google Inception使用具有不同内核大小的卷积层,例如3×3、5×5和7×7…
随着深度学习模型的参数数量显着增加,训练所需的内存也随之增加。 OpenAI的GPT-2由1.5B参数组成,而Google的mT5也具有13B参数。另外,OpenAI的GPT-3的参数数量...
SuperGLUE是一项挑战,需要针对各种自然语言理解任务评估AI技术的性能。与现有的GLUE相比,它具有较高的难度,并且微软最近宣布的DeBERTa模型实现了SOTA(最先进)并进行了评估。
KoChat是由Hyunwoong Ko发布的韩国开源聊天机器人框架。这是KoChat github存储库:在谈论聊天机器人时,人们通常只想到对话模型,但实际上,从产品的角度来看,它是聊天机器人,机器学习算法仅占其中的一小部分。
Facebook AI Research(FAIR)发布的一项技术FrankMocap负责从单个图像或视频中提取3D模型的姿态。特别是它的特点是不仅可以估计身体,而且可以估计手的形状。