翻译相关

来源：互联网发布：radon内核优化项目编辑：程序博客网时间：2024/05/29 17:13

开源框架

MXNet

Caffe 框架较好，待学习

Moses：非常好用的统计机器翻译系统
http://www.statmt.org/moses/index.php?n=Main.HomePage

OpenNMT：哈佛大学NLP组开源神经机器翻译工具包
http://opennmt.net/

别人的一个总结表 by（http://blog.csdn.net/myarrow/article/details/52064608）

PS:

MXNET 支持分布式，速度快，官方说法中 mxnet的显存消耗少（原因：https://zhuanlan.zhihu.com/p/20294457）

theano 不支持分布式

tensorflow 不支持分布式（貌似最新的tensorflow 0.9版本以上已经支持了··），工程化很强大（google主推，文档丰富）

google有TPU（gpu+ai芯片，针对tensorflow有优化，出售会逆天，by http://china.nikkeibp.com.cn/news/cone/77989-201605201753.html?ref=mobile&from=singlemessage&isappinstalled=0）

别人早期一个实验的反馈 by https://zhuanlan.zhihu.com/p/20294457：

这是知乎上的一个关于选择的比较新的讨论帖:https://www.zhihu.com/question/46587833

人工智能综述及技术实现

我们从两个相对应的角度来看AI，一是人工智能（Artificial Intelligence），二是增强智能（Augmented Intelligence），前者旨在用机器代替人类进行劳动，后者旨在让机器辅助人类工作和生活；我们还把对AI的研究分为两部分，一是神经网络（Neural Network），二是机器人（Robots），前者代替或辅助目前只有人类能做的脑力劳动，后者用机器代替或辅助人类进行体力劳动。由此，AI技术主流的课题或细分领域可以划分为图1中的四个象限：

http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NDYxNjc5Ng==&mid=2649704078&idx=1&sn=3309b203f4c9839981265def2cc724cc&scene=1&srcid=0901isLiWiElskKPdubcq7yF#rd

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