谷歌翻译大家想必都不陌生，但你有没有想过，它究竟是如何将几乎所有的已知语言翻译成我们所选择的语言？本文将解开这个谜团，并且向各位展示如何用长短期记忆网络构建语言翻译程序。第一部分简单介绍神经网络机器翻译和编码器-解码器结构。什么是机器翻译？在机器翻译领域，

将早期的编程语言的代码库迁移到现在的编程语言是一项艰巨的任务，它需要源语言和目标语言方面的专业知识。COBOL如今仍在全球大型的系统中广泛使用，因此公司，政府和其他组织通常必须选择是手动翻译其代码库还是尽力维护使用这个可追溯到1950年代的程序代码。使用M

全连接、密集和线性网络是最基本但功能强大的架构。这是机器学习的直接扩展，将神经网络与单个隐藏层结合使用。全连接层充当所有架构的最后一部分，用于获得使用下方深度网络所得分数的概率分布。编码器和解码器可能是深度学习另一个最基本的架构之一。一个句子将被编码为中间

*AVFormatContext是API层直接接触到的结构体，它会进行格式的封装与解封装，它的数据部分由底层提供，底层使用了AVIOContext,这个AVIOContext实际上就是为普通的I/O增加了一层Buffer缓冲区，再往底层就是URLConte

因为CentOS为了避免引起版权问题，所以没有安装外部的解码器。下面来进行手动安装。以下操作需要有管理员权限，以root用户登录进行操作。第一步，下载与操作系统相配的RPM包，用uname -i可以看到操作系统类型，i386下载第一个，x86-64下载第二

微软今天为Windows 10 Build 10074发布重大更新，对版本中出现的漏洞进行了修复，同时还为系统添加了杜比数字+解码器。

近日，VideoLAN的主席Jean-Baptiste Kempf在其博客介绍了新的AV1解码器——Dav1d。Kempf表示，AV1的参考解码器很好，但他只是一套用于研究的编码，有许多需要改进的地方。因此，在 AOMedia 的资助下，开源社区 Vide

2014年-序列到序列模型2014年，Sutskever等人提出序列到序列学习，一种通过神经网络将一个序列映射到另一个序列的通用框架。在该框架中，编码器神经网络逐个符号地处理句子并将其压缩成矢量表示;然后，解码器神经网络基于编码器状态逐个符号地预测输出符号

在Android下输出视频画面,有很多种方法,每个都有自己的特点,比如将视频数据送回到Java层然后用lockCanvas画出来这种方法的特点就是慢.上面这个完全不值得提倡,视频数据从native层传到jni层很耗时间.开发基于ffmpeg的播放器时,可以

本文的主角也正是将在今年下半年登场的“Core”……　　一、精简流水线长度，增加解码器单元　　与NetBurst架构相比，Core架构最明显的变化就是处理器中流水线级数(长度)大大减少。　　此次英特尔在Core架构中大胆放弃了NetBurst架构的思路，只

什么是编解码器？首先，我们回顾一下netty的组件设计：Netty的主要组件有Channel、EventLoop、ChannelFuture、ChannelHandler、ChannelPipe等。ChannelHandler充当了处理入站和出站数据的应用

使用机器来做翻译的想法最早由Warren Weaver在1949年提出。随着统计学的发展，统计模型开始被应用在机器翻译中，它基于对双语文本语料的分析生成翻译结果。这种方法被称作统计机器翻译，SMT的性能优于RBMT，在1980s至2000s，SMT方法主导

选自arXiv，作者：罗人千、田飞、秦涛、刘铁岩，机器之心编译，参与：高璇、路。近期，来自微软和中国科学技术大学的刘铁岩等人发表论文，介绍了一种新型自动神经架构设计方法 NAO，该方法由三个部分组成：编码器、预测器和解码器。实验证明，该方法所发现的架构在

2014年，Sutskever等人提出序列到序列学习，一种通过神经网络将一个序列映射到另一个序列的通用框架。由于其灵活性，该框架现在是自然语言生成任务的首选框架，不同的模型承担编码器和解码器的角色。重要的是，解码器模型不仅可以以序列为条件，而且可以以任意表

几十年来，统计机器翻译一直是主导的翻译模型[9]，直到神经机器翻译的诞生。NMT是一种新兴的机器翻译方法，它试图构建和训练单个的大型神经网络来读取文本并输出翻译[1]。本文将基于seq2seq框架以及如何在此基础上构建注意力。我们将得分放到softmax层

语义分割一直是计算机视觉中十分重要的领域，随着深度学习的流行，语义分割任务也得到了大量的进步。本文首先阐释何为语义分割，然后再从论文出发概述多种解决方案。语义分割指像素级地识别图像，即标注出图像中每个像素所属的对象类别。除了全连接层，使用卷积神经网络进行语

2 月 2 日至 2 月 7 日，AAAI 2018 将在美国新奥尔良举行，新智元将持续为读者带来本届大会的最新干货。在AAAI 2018，腾讯 AI Lab 有 11 篇论文被录用，涉及图像描述、更低计算成本的预测表现、NMT 模型中的特定翻译问题、自适

在这个项目中，我将在TensorFlow中构建名为seq2seq model or encoder-decoder model的语言翻译模型。该模型的目标是将英语句子翻译成法语句子。我要展示的详细步骤，他们将回答诸如如何定义编码器模型，如何定义解码器模型，

Netty消息处理结构上面是Netty的服务器端基本消息处理结构，为了便于初学者理解，它和真实的结构有稍许出入。Netty是基于NIO的消息处理框架，用来高效处理网络IO。Netty的消息处理基于NIO的多路复用机理，一个线程通过NIO Selector非

因为CentOS为了避免引起版权问题，所以没有安装外部的解码器。下面来进行手动安装。以下操作需要有管理员权限，以root用户登录进行操作。第一步，下载与操作系统相配的RPM包，用uname -i可以看到操作系统类型，i386下载第一个，x86-64下载第二