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ACL 2018 | 提高NLP语义解析准确度:融合SQL语法的生成式语义解析模型

人们越来越习惯于通过自然语言来进行人机交互,如何能让计算机与用户之间的“沟通”更加顺畅?微软亚洲研究院自然语言计算组在ACL 2018上提出了一个融合SQL语法的生成式语义解析模型,能够更加准确地将用户输入的自然语言转化为机器可以理解并执行的表达形式。

发布时间:2018-07-11 类型:深度文章

ICML 2018 | 模型层面的对偶学习

很多人工智能任务都具有对偶的性质,例如中文到英文翻译和英文到中文翻译、语音识别和语音合成等。基于此,微软亚洲研究院在2016年提出了对偶学习,利用任务互为对偶的特点从无标注的数据中进行学习。事实上,对偶性不仅存在于数据层面,也存在于模型的层面。因此微软亚洲研究院在ICML 2018上提出了一个全新的角度——在模型层面来研究对偶学习。模型层面的对偶学习能够利用一个模型来解决一组对偶任务,该方法在神经机器翻译和文本分析两个任务上都被验证了其有效性。

发布时间:2018-07-10 类型:深度文章

ICML 2018 | 训练可解释、可压缩、高准确率的LSTM

长短时记忆网络(LSTM)是序列建模中被广泛使用的循环结构,LSTM利用门结构来控制模型中信息的传输量。但在实际操作中,LSTM中的门通常都处于“半开半关”的状态,没有有效地控制信息的记忆与遗忘。为此,微软亚洲研究院机器学习组提出了一种新的LSTM训练方法,让模型的门接近“二值化”——0或1,可以更准确地去除或者增加信息,进而提高模型的准确性、压缩比以及可解释性。

发布时间:2018-07-03 类型:深度文章

研究与工程的融合:打造人工智能的系统“护城河”

在计算机研究领域中,系统研究是相当抽象的一个领域,它默默隐藏在各类应用的背后,不为大众所熟知;但它也是最基础、核心的研究领域,一切上层的应用都离不开系统的强力支撑。想要在AI时代立于不败之地,就要在AI系统层面有所突破。因此,在微软研究院系统研究领域有超过15年科研经验的周礼栋博士带领他的系统团队,筹建了微软亚洲研究院-微软(亚洲)互联网工程院人工智能系统联合中心,为微软的AI生态搭建最核心、最基础的系统平台。

发布时间:2018-06-27 类型:深度文章

微软研究院发布开放数据项目,公开内部研究数据集

微软技术院士、图灵奖得主Jim Gray提出了科研的第四范式——数据科学在科学研究中的普遍性。随着大数据时代的到来,除了计算机科学领域,其它跨学科与跨领域的研究也同样对高质量的数据集存在大量需求。为此,微软研究院发布了开放数据项目,并对外开放了部分内部研究数据集,希望促进全球学术界和产业界的广泛合作。

发布时间:2018-06-27 类型:深度文章

书单 | 数据挖掘,你不应该错过的六本书

不久前我们推出的《推荐算法不够精准?让知识图谱来解决》以及《如何将知识图谱特征学习应用到推荐系统?》系列文章受到了同学们的广泛欢迎。大家对推荐系统以及与之相关的、底层的数据挖掘技术非常关注。

发布时间:2018-06-15 类型:深度文章

传统行业的AI切入点在哪里?

当下,人类社会的第四次工业革命正在发生,世界经济正加速迈向数字化,而抢先完成数字化转型的企业无疑将在这一次的生产力解放中占尽先机。因此,如何完成数字化转型、乘人工智能之势?便成为众多企业最为关心的话题。5月,微软亚洲研究院“创新汇”举办了以“智汇八方,赢造未来”为主题的首届创新论坛,来自不同行业的十六家成员企业齐聚一堂探讨人工智能技术的行业落地。

发布时间:2018-06-14 类型:深度文章

“可解释性”OR“准确性”?压缩深度神经网络模型让你两者兼得

在机器学习的世界里,准确性和可解释性总是不可兼得:复杂的模型准确但令人费解,简单的模型容易理解也容易出错。微软研究院首席研究员Rich Caruana在他数十年的职业生涯中花了很多精力来探索这个问题,在这个访谈中,他为我们分享了一个更精简、更可解释的“压缩”模型,使“黑匣子”般的机器学习过程更加透明。

发布时间:2018-06-12 类型:深度文章

图灵奖得主Raj Reddy:以历史的视角重新审视“人工智能”

编者按:5月31日上午,卡内基梅隆大学计算机学院教授、图灵奖获得者Raj Reddy莅临微软亚洲研究院,为我们带来了一场题为“重新审视人工智能:以历史的视角”的精彩讲座。Reddy教授从历史的视角出发,带领我们回溯了60年来计算机科学和人工智能领域的成就,回应了大众对“人工智能威胁论”的疑虑,并对未来的“超智能”作出了展望。本文是演讲的文字精简版。

发布时间:2018-06-08 类型:深度文章

为了更好的“云”,微软开始测试“潜艇式”海底数据中心

6月5日,微软在苏格兰部署的海底数据中心正式开始运行,标志着微软海底数据中心项目的又一里程碑。在人们对网络和计算的需求呈指数级增长的今天,已有的数据中心已经无法满足人们生产、生活的需要。因此微软在2014年开启了代号为“Natick”的海底数据中心项目,旨在满足世界人口密集区域对云计算基础设施的大量需求。

发布时间:2018-06-08 类型:深度文章