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    DeepMind与谷歌大脑联手推出WaveRNN,移动端合成高保真音频媲美WaveNet

    作者 马卓奇 关注 5 他的粉丝 发布于  2018年3月26日

    论文提出了单层循环神经网络WaveRNN,以及双softmax层,合成音频质量可与最先进的WaveNet模型相媲美。网络的密集形式可以在GPU上产生比实时速度快4倍的24kHz 16位音频。

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    【AAAI Oral】利用DeepMind的DQN解数学应用题,准确率提升15%

    作者 王磊 关注 7 他的粉丝 , 张东祥等 关注 0 他的粉丝 发布于  2018年2月9日

    增强学习和人类学习的机制非常相近,DeepMind已经将增强学习应用于AlphaGo以及Atari游戏等场景当中。作为智能教育领域的引领者,阿凡题研究院首次提出了一种基于DQN(Deep Q-Network)的算术应用题自动求解器,能够将应用题的解题过程转化成马尔科夫决策过程,并利用BP神经网络良好的泛化能力,存储和逼近增强学习中状态-动作对的Q值。实验表明该算法在标准测试集的表现优异,将平均准确率提升了将近15%。

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