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揭秘语音识别背后的技术,GPU集群+DNN算法

  • 第二个大的挑战就是能够将神经元的数量建立到和人的大脑比较接近的程度,虽然还不能够完全达到人的大脑的水平;
  • 第三个就是实现 机器学习 的另外一种模式,不仅仅让人教给机器怎么做,而是让机器能够具有自动学习的功能。
  • 同时胡郁表示目前他们正在探索让机器自动学习,能够让机器理解 自然语言 ,同时将 自然语言 与我们人类的概念连接在一起。对于讯飞超脑未来的研究方向胡郁总结为一下三点:

    • 更加贴近人脑认知机理的人工 神经网络 设计,更好的支撑认知智能的实现
    • 实现与人脑神经元复杂度可比的超大人工 神经网络 (相当于目前感知智能网络规模的1000倍)
    • 构建基于连续语义空间分布式表示的知识推理以及学习智能引擎

    讯飞超脑未来的应用场景

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