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对偶学习 秦涛 著 夏应策 译 生活 文轩网
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对偶学习
无
本书系统全面地阐述了对偶学习,使得相关研究人员和从业者能够更好地了解该领域的前沿技术。全书分为五部分。第1部分简要介绍机器学习和深度学习的基础知识。第2部分以机器翻译、图像翻译、语音处理及其他自然语言处理/计算机视觉为例,详细介绍了基于对偶重构准则的算法。第3部分是基于概率准则的若干工作,包括基于联合概率的对偶有监督学习和对偶推断,以及基于边缘概率的对偶半监督学习。第4部分从理论角度解读了对偶学习,并且讨论了和其他学习范式的关联。第5部分总结全书并给出若干未来研究方向。
秦涛,微软亚洲研究院首席研究员、深度学习和强化学习组负责人,IEEE、ACM高级会员,中国科学技术大学客座教授,研究方向包括深度学习及其在自然语言、语音、图像处理和药物研发中的应用,强化学习及其在游戏AI和实际问题中的应用,博弈论与多智能体系统及其在云计算和在线广告中的应用,信息检索以及计算广告。他的团队提出的对偶学习及其他技术帮助微软于2018年在中英新闻翻译任务上达到了人类专家的水平,获得WMT 2019国际机器翻译大赛8项冠军,并集成到了微软翻译系统中。2019年,他和团队设计了当时优选效的语音合成模型FastSpeech,该模型支撑了微软云Azure上的所有语音(涵盖100多种语言和270多种语音)合成服务。同年,研发了麻将AI Suphx,在“天凤”平台荣升十段,安定段位8.7,显著超越人类很好选手。
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