许多人工智能（和机器学习）任务具有对偶形式，例如，英语到汉语的翻译和汉语到英语的翻译、语音识别和语音合成、问题回答和问题生成、图像分类和图像生成。对偶学习是一种新的学习框架，它利用人工智能任务的原始-对偶结构获取有效的反馈或者正则信号来加强学习/推断过程。对偶学习的概念在几年前就被提出，它已经在多个领域引起了关注并且在多个任务——例如机器翻译、图像翻译、语音合成和语音识别、（视觉）问题回答和问题生成、图像描述和图像生成、代码摘要和代码生成——上验证了有效性。
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对偶学习 微软亚洲研究院首席研究员、深度学习和强化学习组负责人撰写，全球首本系统介绍对偶学习理论、算法、应用的著作；详细描述对偶学习在机器翻译、图像翻译、语音处理等关键人工智能任务中的应用
许多人工智能（和机器学习）任务具有对偶形式，例如，英语到汉语的翻译和汉语到英语的翻译、语音识别和语音合成、问题回答和问题生成、图像分类和图像生成。对偶学习是一种新的学习框架，它利用人工智能任务的原始-对偶结构获取有效的反馈或者正则信号来加强学习/推断过程。对偶学习的概念在几年前就被提出，它已经在多个领域引起了关注并且在多个任务 例如机器翻译、图像翻译、语音合成和语音识别、（视觉）问题回答和问题生成、图像描述和图像生成、代码摘要和代码生成 上验证了有效性。
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