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Abstract:
NEMO 是基于 PyTorch 基础上搭建 AI 应用的工具箱。我们创建 NEMO 是为了使 AI 应用的创建能够有可重复性,抽象性和组建性。NEMO 的概念是让每一个模块代表一个 AI 驱使的神经网路的应用: 数据层面,编译器,解译器,语言模型等等。NEMO 的工具箱由可以延伸的AI模块, 比如: 语言处理,语音识别等。我们将展示如何使用 NEMO 来训练语音识别和自然语言处理模型,并且同时使用到 Tensor cor 和分布式训练。我们会用 Jasper,CNN 基础上搭建的神经网络用来做语音处理。NEMO 的简单,透明性可以让用户们很快理解并且改变和整合自然语言处理和语音识别模型。
NEMO 是基于 PyTorch 基础上搭建 AI 应用的工具箱。我们创建 NEMO 是为了使 AI 应用的创建能够有可重复性,抽象性和组建性。NEMO 的概念是让每一个模块代表一个 AI 驱使的神经网路的应用: 数据层面,编译器,解译器,语言模型等等。NEMO 的工具箱由可以延伸的AI模块, 比如: 语言处理,语音识别等。我们将展示如何使用 NEMO 来训练语音识别和自然语言处理模型,并且同时使用到 Tensor cor 和分布式训练。我们会用 Jasper,CNN 基础上搭建的神经网络用来做语音处理。NEMO 的简单,透明性可以让用户们很快理解并且改变和整合自然语言处理和语音识别模型。  Back
 
Topics:
Artificial Intelligence and Deep Learning
Type:
Talk
Event:
GTC China
Year:
2019
Session ID:
CN9749
Streaming:
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