乔治·达尔 (George Dahl)

乔治·达尔是Google Brain团队的研究科学家,也是深度学习领域的知名专家。他的研究工作主要集中在自然语言处理语音识别方面,他提出了著名的循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)等重要模型。达尔的贡献推动了深度学习自然语言处理语音识别等领域的应用和发展。

    本文来自投稿,不代表AI百科立场,如若转载,请注明出处:https://www.aipedia.cn/archives/4271.html

    (0)
    上一篇 2023年7月6日
    下一篇 2023年7月6日

    推荐词条

    • Seq2Seq

      Sequence – to – Sequence ,序列到序列模型。将一种序列处理成另一种序列的模型,典型应用场景是机器翻译

      2023年7月7日
      243
    • 乔治·卡尔曼 (George Kálmán)

      乔治·卡尔曼是匈牙利裔美国工程师和数学家,被誉为控制理论的奠基人之一。他的卡尔曼滤波器是一种用于估计系统状态的重要算法,被广泛应用于导航、控制和信号处理等领域。卡尔曼的贡献推动了控制理论在自动化和人工智能领域的发展和应用。

      2023年7月6日
      70
    • Transformer

      一种运用注意力机制的深度学习模型,是许多大模型的基础

      2023年7月7日
      221
    • 一次性说清UGC、PGC、PUGC、OGC、MGC、BGC、AGC、GGC、MCNGC、CGC、AIGC

      对于我们常见的内容平台,比如微博,小红书,b站,抖音,快手,你看到的是一篇一篇内容,其实背后的创作者是分很多种类型的,下面一一解读下。(分为创作者类型,优势,劣势维度) UGC:普通用户创作。就是普通的你和我。优势是可以鼓励很多人来创作,数量大,基数大,甚至你在家都可以随时拍一张阿猫阿狗。劣势是质量差,干货少,爆款可能性低,创作频次低,偶尔创作,找到合适的内…

      2023年7月9日
      798
    • 乔治·达尔 (George Dahl)

      乔治·达尔是Google Brain团队的研究科学家,也是深度学习领域的知名专家。他的研究工作主要集中在自然语言处理和语音识别方面,他提出了著名的循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)等重要模型。达尔的贡献推动了深度学习在自然语言处理和语音识别等领域的应用和发展。

      2023年7月6日 下午4:17
      81
    关注微信