文章目录seq2seq应用场景：transformer模型的发展过程seq2seq应用场景：机器翻译：Encoder-Decoder 的最经典应用，事实上这一结构就是在机器翻译领域最先提出的文本摘要：输入的是一段文本序列，输出的是这段文本序列的摘要序列阅读理解：将输入的文章和问题分别编码，再对其进行解码得到问题的答案语音识别：输入的是语音信号序列，输出的是文本序列语音合成：输入的是...

模式识别一、定义模式：可以看做是对象的组成成分或影响因素间存在的规律性关系，或者是因素间存在的确定性或随机性规律的对象、过程或事件的集合。二、相关专业术语样本（sample）：要研究对象的一个个体，注意与统计学中的不同，类似于统计学中的实例（instance）；样本集（sample set）：样本的集合，统计学中的样本就是指样本集；类或类别（class）：在所有样本上定义的一个子集，处...

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1-文法分析英语StanfordNLPhttps://github.com/stanfordnlp/stanfordnlp [python]NLTKhttps://github.com/nltk/nltk [python]spacyhttps://github.com/explosion/spaCy [python/cython]中文NLTKhttps://github...

随着互联网的不断发展，程序员在学习编程语言的种类上也开始偏向于人工智能AI技术方面的知识学习了，下面我们就一起来了解一下，关于机器学习我们都需要解决哪些问题。机器学习一般用来解决哪些方面的问题？要问机器学习主要能解决什么问题，抛开各式各样的机器学习流派和层出不穷的算法模型不谈，机器学习主要解决的是两类问题：监督学习和无监督学习。掌握机器学习，主要就是学习这两类问题，掌握解决这两类问题的基本思路..