lol外围投注app|AIR040丨加拿大皇家学院院士李明:深度学习在机器人问答中的应用

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【电竞外围投注软件】聊天机器人是做什么的?少有的方法之一是通过深度自学;另一种是运用信息论,即如何让机器人聊天,如何控制系统。使用深度自学的方式现在已经广泛使用,而第二种方式目前很少使用,还处于探索阶段。在全球人工智能与机器人峰会上,加拿大皇家学院院士、滑铁卢大学教授李明,以及ACM和乔春明提到,用深度自学的Context Model做聊天机器人,机器人在对话中提出的问题过于笼统,目前必须解决问题的产品的痛点是让机器的问题更有针对性。

因此,李明和的研究团队在此基础上专门设计了一个CNN编码器,给机器人一个语境话题,然后对其进行上亿对讲解训练,最终训练出40对,使得问题针对性很强,准确率在80%以上。其工作模式是重复两个Contet模型,通过不同的连接向RNN输出CNN分类结果,从而更准确地解读问题,提出准确的问题。Siri作为自然语言处理支持的应用,目前还不存在一定的问题。

当用户问Siri“鱼不吃什么?”Siri的内部系统提取了“鱼”和“不吃”两个关键词,解释为用户的意图是吃海鲜,所以结果显示海鲜餐厅很多。如果不需要深度自学,改用模板给予,就不会经常出现问题。模板给定灵活。

你可以问“今天天气怎么样”,但是如果改成“今天天气怎么样?”,你不会经常有问题。最近,李明做了一项研究,检查细胞中某种物质的含量。过程是给另一个细胞,破坏分离细胞,分离后带走黑点,用质谱震荡后分解光谱,这就是它的质谱。

李明根据质谱写了一个非常简单的CNN模型,连接LSTM完成了检查。在这种情况下,由于噪音问题,深度自学不起作用。另外,它必须做动态规划,通过无数CNN,最后用动态规划解决问题。

讲解机器人有很多技术挑战,对反馈系统有帮助。阿尔法狗的反馈系统,通俗点说就是赢了一局减半一分,否则得一分。和Alpha Dog相比,系统的输赢很简单,但是聊天和讲解不能用很简单的对错、赢赢来赢得系统,所以一定要有一个有限的度量系统。

李明明确提出了一个基于信息论的测量系统的概念。他们必须衡量两个句子或一个问题和一个答案之间的相似性,最终找到它们之间的语义距离。虽然语义距离无法计算,但是语义可以超越近似,近似的构造就是传递,它度量语言的相似性。

李明利用深度自学从其他几个角度解决自然语言问题,从而为研究者获得了一个新的视角。以下是李明演讲的国史:大家好!我们有一个叫伯颜的创业公司,所以我们可以做聊天机器人的事情。

今天就不跟大家说我们的聊天机器人了。大家可以关注一下微信号上的瘦豆,就可以和它聊天了。实体机器人是我们聊天机器人的一种登陆方式,但不是我们的主要产品。

聊天平台是如何工作的?我们已经深入这个方向近十年了,公司正式成立也就两三年,总共50多人。别的不做,就做一件事:聊天。今天很多人都在说聊天项目,但是精彩的报道很少。我想说明一下我的聊天机器人的平台。

我分了两个话题,一个是如何做一个聊天机器人,一个是深度自学,一个是信息论,就是如何聊天,如何做对系统。第一个题目是大家已经做了很多,第二个题目比较新,实验性,探索性。
很多人讲,深度自学就是所谓的语境模式。

我们用这种技术开发的一些产品太笼统,无法提问,一定要让问题更有针对性。所以我们专门设计了一个CNN Encoder,就是给它一个语境话题。

它要训练上亿对解释,已经训练了40对。那么它就不会告诉他它想问的问题,网络也不会用它来更具体的提问。

经过我们的训练,它的准确率在80%左右。c是终端两个Contet Model的不同方式,通过不同的连接把CNN的分类结果输出到RNN,这样可以更准确的解读意思,做出准确的提问。

推荐一个例子。看第一个。第一个是关于谁主演了泰坦尼克号。

如果输入非常笼统的话,没关系。只有中文。

没用的。人很多。但是当你有一个主题时,它要求一个确切的演员名字。

还有第二个问题。没有主题的时候你问库里和詹姆斯谁是MVP,上面说要看情况。有了这个主题之后,它的问题是答案是詹姆斯,这就是主题输出的重要性。大家都在说深度自学对自然语言解释有多大帮助。

推荐一个有代表性的例子。大家都听Siri。

Siri用了很多关键词来处理。假设你回答它不吃鱼。它指出这里有一条鱼,不吃就同意吃海鲜,所以告诉他你有很多海鲜馆,很不靠谱。

但是也可以给模板。不做深入自学,不靠谱。刚才有个艾克的例子。Ike可以给模板。

模板给的很不灵活。你可以问今天天气怎么样。

你说今天天气怎么样,它就敢,灵活性很差。大家看看这个。这是训练后做出来的东西。害怕了怎么办?害怕睡觉怎么办?多喝水。

有点害怕怎么办?多喝水,我会瞎的。多喝水。

在北京有点害怕怎么办?喝着王老吉和蝴蝶,在北京有点害怕怎么办?或者说喝点水。现在我已经把“胆小”这个词换成了“饿”。就差一个字,我说:“蝴蝶,我在北京有点饱了。”在国内该怎么办?机器说:“不要吃。

”我去掉了“满”这个词我说:“蝴蝶在北京做。”。所以,深度自学为我们解决了很多问题,不是说它诠释了这句话的意思,而是非常准确。

我再给你推荐一个很简单的例子。深入自学就是哪里有数据,哪里有苗头,哪里就做得很好。我们在生物信息学血液方面做的非常好。最近我们做了一个工作。

生物信息学血液就是我要检查细胞内是否有一定量。那么我该怎么办呢?再给一个细胞,然后破坏分离细胞。分离出几个黑点后,拿出来,取个质谱摇一摇。做完之后,分解这样一个光谱,就是它的质谱。

根据这个质谱,我们期望把它写入它的蛋白质等等。所以我写了一个非常非常简单的模型,就是CNN,后面连着LSTM。深度自学显然不适合多次。

这种情况下,深度自学几乎不行,因为噪音大,必须做所谓的动态规划。我们用了无数CNN,用动态编程解决了问题。

当然,这只是一个很简单的画面。以前科学院做过对比。

这种比较几乎不公平,但也很简单,大家都能想到。要说豆豆,这个问题用的是微软发现的一千个问题。
这是2015年公布的数据。他们被视为测试聊天机器人。

我说不公平是因为这些问题只是聊天问题,是QA问题,所以对一些是公平的,比如图灵机器人,因为它这样做,然后出去让它这样做,小I机器人也这样做,但是对萧冰和百度保密是不公平的,因为它不这样做。但是想聊天,什么问题都要问,不能瞎说。如果有人回答你什么问题,你一定要问很久。

所以,科学知识很重要,科学知识就是力量。我想说下一个问题。阿尔法狗做的很好。如果他们赢了比赛就减半一分,输了比赛就给一个特殊的分。

这是一个长期的反馈系统。一边说话,一边问一句话,一边说一句话,怎么说出一个准确的错误?因此,我们需要一个精确的测量系统。最近,我们正在研究对精确测量系统的需求。

我们有信息论和基于信息论的测量系统。也就是说,我们的LSTM更相似。我们现在必须衡量什么?两句话的相似度或者一个问题和一个答案的相似度,我一定要找这些东西的语义距离。

这两句话的语义距离是多少?现在的问题是,语义距离是什么?语义距离是没有定义就无法计算的东西,没有人讲什么。我们肯定提出了一个新的理论,就是如果语义距离不告诉它是什么,我们就用什么来代替。我可以证明这一点。语义距离未定义,无法计算。

信息距离有距离,无法计算,但可以近似。怎么类似?就是传输。但是我可以证明以下的事情,数学的严谨证明。任何对语义距离的描述,一个近似,不管你有什么近似,只要你能算出来,我的信息距离一定比你的好。

没别的。语义距离不是没有定义吗?算了,还是不要定义了吧。我们用信息距离。信息距离无非就是传递。

传输后可以近似语义距离。当然我不会告诉你怎么传递,但是可以做到,因为我们很多人已经开始尝试去做了,通过传递来衡量两种语言的相似性。

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