Facebook用AI看圖識菜譜是怎麼實現的？| 硅谷洞察
研究內容是什麼：根據人類的判斷，一種直接從食物圖像中生成菜譜的新方法，可以生成比基於檢索的方法更吸引人的菜譜。通過在大規模菜譜數據集上進行的評估，該方法提...
李林 編譯整理
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還記得Facebook那篇用CNN做機器翻譯的論文嗎？Convolutional Sequence to Sequence Learning。
在那篇論文中，Facebook的研究人員們展示了他們的研究成果：用CNN來做機器翻譯，達到頂尖的準確率，速度則是RNN的9倍。
同時，Facebook還開放了seq2seq學習工具包fairseq的Torch源代碼和已訓練的系統。
最近，Facebook又開源了fairseq的PyTorch版：fairseq-py。
根據Facebook在GitHub上的介紹，fairseq-py包含論文中描述的全卷積模型，支持在一臺機器上用多GPU進行訓練，以及CPU和GPU上的快速beam search生成。
fairseq-py可以用來裡實現機器翻譯，也能用於其他seq2seq的NLP任務。
這個開源工具包同時還包含英譯法、英譯德的預訓練機器翻譯模型。
fairseq-py比之前的Torch版更高效，翻譯的速度提高了80%，訓練速度提升近50%。
fairseq-py的GitHub鏈接：
https://github.com/facebookresearch/fairseq-py
論文Convolutional Sequence to Sequence Learning：
https://arxiv.org/abs/1705.03122
Torch版GitHub鏈接：
https://github.com/facebookresearch/fairseq
用戶論壇：
https://groups.google.com/forum/#!forum/fairseq-users
— 完 —
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