王海峰
- 作品数：5 被引量：76H指数：3
- 供职机构：百度股份有限公司更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 飞桨:源于产业实践的开源深度学习平台被引量：54
- 2019年
- 【目的】深度学习是近年来人工智能取得突破的驱动性核心技术,深度学习框架也被称作智能时代的操作系统,本文对国内唯一功能完备的开源深度学习平台飞桨(Paddle Paddle)进行了系统性介绍。【方法】首先介绍深度学习框架的发展历程,并概述飞桨深度学习平台的技术全景和生态建设进展,然后详细介绍飞桨核心框架的关键技术,包括前端语言、组网编程范式、核心架构图、算子库以及高效率计算核心五个部分。【结果】飞桨经过多年来产业实践中持续迭代创新,已经在超大规模分布式训练、多端高速推理等方面形成了独特的优势。【结论】系统性总结飞桨的主要创新点并对未来发展趋势进行展望。
- 马艳军于佃海吴甜王海峰
- 关键词：人工智能
- ACL 2010评述被引量：1
- 2010年
- 吴甜田浩吴华王海峰
- 关键词：ACL自然语言处理世界杯大城市学者
- 面向互联网的计算语言学研究被引量：1
- 2011年
- 近年来，计算语言学（ComputationalLinguistics：CL）在学术界和工业界均得到了越来越多的关注，这主要得益于其在互联网领域越来越广泛的应用，如搜索引擎、在线翻译系统、社交网络等。计算语言学的很多技术在互联网应用中都能找到用武之地。这其中既包括词法、句法、语义等基础技术，也包括问答、翻译、文摘等应用技术。面对海量、高噪声的互联网数据及真实互联网应用需求，计算语言学技术也需要进行调整与改进。本文将主要讨论在互联网大背景下的计算语言学研究，包括新应用、新资源、新挑战，以及新方法等。
- 王海峰赵世奇
- 关键词：计算语言学互联网
- 面向搜索引擎的实体推荐综述被引量：10
- 2019年
- 面向搜索引擎的实体推荐任务旨在为用户输入的搜索查询推荐出相关实体,从而帮助用户发现感兴趣的实体,提升用户的搜索体验.此外,为了帮助用户更好地理解实体推荐结果,还需要为被推荐的实体集合以及每一个被推荐实体生成恰当且合理的推荐理由.实体推荐能够帮助用户便捷地获得与其搜索需求相关的信息,有助于提升用户的信息发现体验,因此已成为现代搜索引擎中必不可少的功能之一.与传统领域的推荐任务相比较,面向搜索引擎的实体推荐面临更多的挑战,例如搜索查询中实体指称的歧义性以及实体推荐的领域无关性等.针对搜索引擎实体推荐任务的特点与存在的挑战,我们认为构建一个完备的实体推荐系统需要解决如下三个子研究任务:实体链接、实体推荐与推荐理由生成.实体链接任务的目标是将搜索查询中的实体指称消除歧义并链接到知识库中无歧义的实体上,以获得与搜索查询对应的查询实体.实体推荐任务的目标是获取与查询实体相关的实体集合并对其进行排序.为了提供更准确的推荐结果,往往还需要进一步利用历史搜索信息获取用户对实体的偏好并对当前查询进行更好地理解.推荐理由生成任务的目标是为被推荐的实体集合以及每一个被推荐实体生成推荐理由,其中集合推荐理由解释的是该集合中的被推荐实体与查询实体的关系,实体推荐理由则是单个实体被推荐的理由.本文首先介绍面向搜索引擎的实体推荐任务的研究背景与意义、存在的挑战以及各子任务,然后详细介绍每一个子任务存在的技术挑战、研究现状以及解决方法,最后对未来研究方向进行展望并对本文进行总结。
- 黄际洲孙雅铭王海峰刘挺
- 关键词：搜索引擎
- 面向季节性时空数据的预测式循环网络及其在城市计算中的应用被引量：10
- 2020年
- 实际生活中有很多带有季节特征的时空数据,在城市计算领域分布尤广,例如交通流量数据便具有较为明显的以天或周为周期的统计学特征.如何有效利用这种季节特征,如何捕捉历史观测与待预测数据之间的相关性,成为了预测此类时空数据未来变化趋势的关键.传统时序建模方法将时序数据分解为多个信号分量,并使用线性模型来进行预测.此类方法具有较强的理论基础,但对于数据的平稳性要求过于严格,难以预测趋势信息复杂的数据,更不适用于高维的时空数据.然而在真实场景下,季节性时空数据的周期长短可变,且不同周期的对应关系往往并不固定,存在时间、空间上的模式变化与偏移,很难作为理想的周期信号以传统时序方法建模.相比之下,深度神经网络建模能力更强,可拟合更为复杂的数据.近几年有许多工作研究了如何利用卷积神经网络和循环神经网络来处理时空数据,也有一些工作讨论了如何有效利用周期性信息提升预测的准确性.但深度神经网络受困于梯度消失和误差累积,难以捕捉时序数据中的长时间依赖,且少有方法讨论如何在深度神经网络中有效建模上述具有弹性周期对应关系的时空信号.本文针对真实场景下季节性时空数据的上述问题,给出具有弹性周期对应关系的时空数据预测问题的形式化定义,并提出了一种新的季节性时空数据预测模型.该模型包含季节网络、趋势网络、时空注意力模块三个部分,可捕捉短期数据中的临近变化趋势和长期数据中隐含的季节性趋势,并广泛考虑历史周期中的每个时空元素对未来预测值的影响.为了解决深度循环网络难以捕捉时序数据中的长时间依赖的问题,本文提出一种新的循环卷积记忆单元,该单元将上述模块融合于一个可端到端训练的神经网络中,一方面实现了时间和空间信息统一建模,另一方面
- 张建晋王韫博龙明盛王建民王建民
- 关键词：注意力模型时空数据
