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机器学习 · INTERSPEECH ·
2020 年 11 月 10 日
【InterSpeech2020】最新《高效与灵活的机器学习实现》教程，177页ppt
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灵活性和速度是深度学习框架的关键特性，允许快速地从研究想法过渡到原型和生产代码。我们概述了如何为涵盖各种模型和应用程序的序列处理实现统一框架。我们将以工具包RETURNN为例讨论这种实现，它易于应用和用户理解，灵活地允许任何类型的架构或方法，同时也非常高效。此外，对序列分类的不同机器学习工具包的性质进行了比较。将展示使用这些特定实现的灵活性，以描述最近最先进的自动语音识别和机器翻译模型的设置。

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【百度提取码: 9nt5】Efficient and Flexible Implementation of Machine Learning for ASR and MT
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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与统计推断学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。算法设计方面，机器学习理论关注可以实现的，行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度，所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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