斯坦福自然语言处理课程笔记第13页

第二十二回横海郡柴进留宾景阳冈武松打虎-大模型ChatGLM2-6B新手速通

人工智能涵盖了多个领域，如语音识别、图像识别、自然语言处理等。当前最流行的人

skywalk8163·2024-02-05 12:32

ChatGPT高效提问—基础知识（NLP）

ChatGPT高效提问—基础知识（NLP）自然语言处理（NatureLanguageProcessing,NLP）是计算机科学和人工智能领域的一个重要分支，旨在使计算机能够自动处理、理解和生成人类语言。

Bruce_Liuxiaowei·2024-02-05 11:43

基金第六课课程笔记

基金的分类:完全复制型指数基金,顾名思义就是完全复制目标指数所包含的所有成分股,照葫芦画瓢,追求的是,获得和跟踪指数持平的收益。增强型指数基金，除了复制目标指数外，基金经理还加入自己的些主观投资，追求超过跟踪的指数的收益。敲黑板!!熊市、跟踪误差、基金规模大小、成立时间长短这几个因素,都会影响它的收益水平。为了买到能帮我们好好赚钱的指数基金，我们还需要在指数基金中淘淘，排除掉差的，选出好的。确定想

木子瓷·2024-02-05 11:51

【PyTorch][chapter 14][李宏毅深度学习][Word Embedding]

前言：这是用于自然语言处理中数据降维的一种方案。

明朝百晓生·2024-02-05 11:06

NLP入门系列—词嵌入 Word embedding

NLP入门系列—词嵌入Wordembedding2013年，Word2Vec横空出世，自然语言处理领域各项任务效果均得到极大提升。

不二人生·2024-02-05 10:54

自然语言处理从零到入门分词

自然语言处理从零到入门分词–Tokenization一、什么是分词？二、为什么要分词？

BlackStar_L·2024-02-05 09:24

【NLP入门教程】二、分词

分词（Tokenization）是自然语言处理的基本步骤之一，它将文本拆分成更小的组成部分，如单词、短语或符号等。这些拆分后的组成部分称为“词元”（Token）。

晨星同行·2024-02-05 09:21

人工智能：破局与创新的较量，谁将主宰未来？

这使得数据驱动的AI技术取得了突破性进展，尤其是在计算机视觉、自然语言处理等领域。1.2深度学习与神经网络的创新深度学习作为AI的核心技术之一，其基于神经网络的算法在近年来得到了快速发展。

猫之角·2024-02-05 09:14

【大厂AI课学习笔记】1.5 AI技术领域（1）计算机视觉

人工智能的三大基础应用领域是，自然语言处理，语音识别，计算机视觉。

giszz·2024-02-05 08:20

【大厂AI课学习笔记】1.5 AI技术领域（3）自然语言处理

今天来梳理自然语言处理的相关内容。

giszz·2024-02-05 08:20

【大厂AI课学习笔记】1.5 AI技术领域（2）语音识别

语音识别技术涉及到信号处理、模式识别、自然语言处理等多个领域的知识。二、关键技术信号处理和特征提取：语音信号是一种复杂的时

giszz·2024-02-05 08:46

ChatGPT高效提问—基础知识（LM、PLM以及LLM）

这些模型属于自然语言处理领域中最强大、最先进的技术之列，并广泛用于各种NLP任务，例如文本生成、文本分类、情感分析和机器翻译等

Bruce_Liuxiaowei·2024-02-05 08:11

深度学习在智能交互中的应用：人与机器的和谐共生

而人类的智能交互则是指人类与机器之间的信息交流和操作互动，包括语音识别、图像识别、自然语言处理等技术。深度学习与人类的智能交互相结合，可以实现更加自然、高效和智能的人机交互方式。

wd90119·2024-02-05 08:37

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（七）

原文：Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn,Keras,andTensorFlow译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第十六章：使用RNN和注意力进行自然语言处理当艾伦

绝不原创的飞龙·2024-02-05 07:27

复旦大学NLP团队发布86页大模型Agent综述

复旦大学自然语言处理团队（FudanNLP）发布了一篇长达86页的综述论文，探讨了基于大型语言模型的智能代理的现状和未来。

源代码杀手·2024-02-05 06:57

《墨菲定律》极端环境下，好人也会变恶魔，好人和坏人永远不是绝对的，所以别老宣称自己是好人了

1971年，美国著名社会心理学家菲利普·津巴多在斯坦福大学的地下室搭建了一个模拟监狱，并且征集了24名心智正常身体健康的志愿者。津巴多把他们分成两组，其中12个人扮演警察，另外12个扮演囚犯。

葵花子籽籽·2024-02-05 06:20

自然语言开发AI应用,利用云雀大模型打造自己的专属AI机器人

如今，大模型层出不穷，这为自然语言处理、计算机视觉、语音识别和其他领域的人工智能任务带来了重大的突破和进展。大模型通常指那些参数量庞大、层数深、拥有巨大的计算能力和数据训练集的模型。

快乐非自愿·2024-02-05 06:26

为什么OpenAI会如此成功？

OpenAI之所以能够成功，可以归因于以下几个关键因素：创新研究与技术突破：OpenAI自成立以来就专注于人工智能领域的前沿研究，尤其是在自然语言处理（NLP）和深度学习领域。

科学禅道·2024-02-05 06:16

【自然语言处理】P4 神经网络基础 - 激活函数

目录激活函数SigmoidTanhReLUSoftmax本节博文介绍四大激活函数，Sigmoid、Tanh、ReLU、Softmax。激活函数为什么深度学习需要激活函数？博主认为，最重要的是引入非线性。神经网络是将众多神经元相互连接形成的网络。如果神经元没有激活函数，那么网络模型都将退化成为线性模型，从而失去了处理非线性问题的能力。非线性问题，如视觉识别、语音识别、图像识别等等。当神经网络具有处理

脚踏实地的大梦想家·2024-02-05 05:07

（课程笔记）深度学习入门 - 1 - OverView

一、机器学习算法的过程与结果1、首先要得到标签化数据集（DataSet），既然是标签化，那应该是监督学习模式，而且此处的数据集应该分化为训练用集（TrainSet）和测试用集（TestSet），训练用集用于训练最终的算法模型，而测试用集用于测试训练的算法模型是否性能良好，是否能满足实际需求；2、设置并给出机器学习的算法模型（Model）；3、设置期望的损失函数（LossFcn）和优化器（Optim

牛顿第八定律·2024-02-05 05:55

2021-05-06

读书儿女·2024-02-05 05:41

人工智能时代：AI提示工程的奥秘 —— 驾驭大语言模型的秘密武器

大语言模型的应用实践四、策略与技巧五、结语《AI提示工程实战：从零开始利用提示工程学习应用大语言模型》亮点内容简介作者简介目录获取方式一、引言随着人工智能技术的飞速发展，大语言模型作为一种新型的机器学习模型，已经在自然语言处理领域取得了显著的成果

程序边界·2024-02-05 04:47

一篇超赞的清华毕业致辞：成功的核心要素究竟是什么？

汤和松来自江苏宜兴农村，本科从清华电机系毕业后，研究生保送至清华经管学院就读，后来到美国，在芝加哥、哈佛、斯坦福上学，在思科、微软、百度工作，直到现在自己创业做投资基金。

淨均·2024-02-05 04:15

《老板财税风险管控》课程笔记

大财有道，大富有德大凡优秀成熟的企业，都有一个非常好的财务支撑体系在高效运转，以保证企业的健康发展，做大做强。什么是财税思维？老板应该具体什么样的“财务观”？许多人，一生都在创富、守富、传富中渡过……却没有思考什么是真正的财富？真正的财富是一个人能实现人生的四大自由：身体自由，时间自由，心灵自由，财务自由。什么是财商？如何提升财商？财商就是快速赚钱的技术！是集体创造财富的能力！是用商业的活动增加财

静能开悟·2024-02-05 01:49

PyTorch中的nn.Embedding的使用、参数及案例

例如，在自然语言处理任务中，词嵌入可以将每个单词表示为一个实数向量，从而将高维的词汇空间映射到一个低维的

神奇的布欧·2024-02-05 00:53

2019-08-26《斯坦福高效睡眠法》（1）

书名：斯坦福高效睡眠法作者：【日】西野精治阅读：第1章：睡得多不等于睡得好斯坦福大学，对于睡眠的研究具有专业性。

优爸_IT_海口·2024-02-05 00:55

拆解《好心情练习手册》：28个小习惯，让你不再被情绪左右

作者说明：西多昌规是日本知名的精神科医生、医学博士，同时也是斯坦福大学医学院睡眠与神经生物学实验室客座讲师。曾于日本国立精神与神经医疗

极致践行的高高007·2024-02-04 23:47

价值互联新时代

图片发自App刚才看了一篇斯坦福大学人工智能教授PercyLiang的访谈，其中一句话"把数据和建模放在一起思考可以拓宽解决方案的各种可能，让你更有创造力。"这句话其实也很符合区块链思维。

曹博士·2024-02-04 22:24

斯坦福科学学习法则

斯坦福大学教育学院院长丹尼尔·施瓦茨（DanSchwartz）教授是学习科学领域的权威，他为我们提供了五条经过科学验证有效且对不同学习内容普遍适用的学习方法，并举出实例，从如何记忆信息开始逐步递进，一直到与他人合作分享

梅花社群新商业训练营·2024-02-04 22:33

人工智能专业毕业设计最新最全选题精华汇总-持续更新中

HaiLang_IT·2024-02-04 19:31

易效能进阶课程笔记28

大脑的小测试，帮助大家切身感受一下大脑的运转特点。第一轮，我说四个数字，请大家按照数字大小从低到高快速地进行排序，这四个数字是：6、11、39、27第二轮，下面我会连续说出九个数字，7、15、33、9、123、58、16、41、12通过这个小小的测试游戏我们就能体会到，大脑短时的内存有限、容易遗忘，在没有记录工具的帮助下，自身很难做出全面的正确判断等等特性。

苏苏_yxn520·2024-02-04 17:48

RNN(神经网络)

这使得它在处理语音识别、自然语言处理、机器翻译等任务时表现出色。RNN的核心

取名真难.·2024-02-04 17:47

Large Language Models on Graphs: A Comprehensive Survey

2定义和背景3分类和框架4纯图5富含文本的图6文本成对图7应用8未来方向9结论摘要大型语言模型（LLM），如ChatGPT和LLaMA，由于其强大的文本编码/解码能力和新发现的涌现能力（如推理），正在自然语言处理方面取得重大进展

UnknownBody·2024-02-04 16:15

动手学深度学习(二)——正则化(从零开始)

文章作者：Tyan博客：noahsnail.com|CSDN|注：本文为李沐大神的《动手学深度学习》的课程笔记！

SnailTyan·2024-02-04 14:13

Word2Vec ——gensim实战教程

最近斯坦福的CS224N开课了，看了下课程介绍,去年google发表的Transformer以及最近特别火的ContextualWordEmbeddings都会在今年的课程中进行介绍。

王同学死磕技术·2024-02-04 14:48

开发实践9_OnlinePlatform笔记

学习朔宁夫开发工程师课程笔记。0架构：01.MyDoc\PycharmProjects\ProjOnline，注册一个indexapp备主页用。

even_123·2024-02-04 14:22

深度学习的进展：人工智能时代的里程碑

本文将回顾深度学习的发展历程，探讨其在图像识别、自然语言处理和语音识别等领域的重要应用，并展望深度学习在人工智能时代的前景。引言随着计算机技术的飞速发展，人工智能正逐渐走进我们的日常生活。

你不懂、、、·2024-02-04 14:49

NLP自然语言处理的基本语言任务介绍

自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）是计算机科学、人工智能和语言学领域的一个分支，它致力于使计算机能够理解、解释和生成人类语言。

人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-02-04 14:43

生成式 AI 已掀起浪潮，行业发展会怎么样？

2.生成式AI应用的基础知识：包括什么是生成式AI、其与自然语言处理（NLP）之间的关系、数据隐私保护等方面的内容。

Runwise 即能创新·2024-02-04 13:26

知识诅咒

1990年伊丽莎白·牛顿（ElizabethNewton）在斯坦福大学所做的关于一个简单游戏的研究。在这个游戏中，她把参与者分为两种角色：“敲击者”和“听众”。

高温若寒的坚持·2024-02-04 12:30

Python开发常用的库汇总，附官网链接

文章目录前言环境管理包管理包仓库分发构建工具交互式解析器文件日期和时间文本处理特殊文本格式处理自然语言处理文档配置命令行工具下载器图像处理OCR音频Video地理位置HTTP数据库数据库驱动ORMWeb

python零基础入门小白·2024-02-04 11:58

点滴串联思维模型

#一起成长读书会##效能加油站#张利锋阅读分享第264天【思维模型60/100】点滴串联思维模型乔布斯在05年给斯坦福毕业生演讲时提到，很多在你身上发生的事情，在未来某一时刻会串联在一起。

张利锋·2024-02-04 10:30

未来5年内，人工智能将彻底改变你的商业模式

2、在自然语言处理、对话系统、机器翻译、摘要生成、问题解答、文本分类等领域有广泛的应用，为用户提供了强大的语言交互和智能化的服务。构建和训练这些大模

郭靖守襄阳【软芯民用】·2024-02-04 09:52

ACL 2022 VLN视觉和语言导航：任务、方法和未来方向综述

视觉和语言导航（VLN）是实现这一目标的一个基础性和跨学科的研究课题，越来越受到自然语言处理、计算机视觉、机器人和机器学习社区的关注。

善良的L君丶·2024-02-04 09:51

深度学习的进展

2.应用领域的拓展：深度学习在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了巨大的成功，同时也在生物医学、金融、交通等领域得到了广泛应用。

番茄不是西红柿1·2024-02-04 08:20

论文浅尝 | 大型语言模型的人类对齐

笔记整理：方润楠、习泽坤，浙江大学硕士，研究方向为自然语言处理链接：https://arxiv.org/abs/2307.12966概述这份综述探讨了针对大型语言模型（LLMs）的人类期望进行对齐的技术

开放知识图谱·2024-02-04 07:04

【大厂AI课学习笔记】1.4 算法的进步（4）关于李飞飞团队的ImageNet

第一个图像数据库是ImageNet，由斯坦福大学的计算机科学家李飞飞推出。ImageNet是一个大型的可视化数据库，旨在推动计算机视觉领域的研究。

giszz·2024-02-04 06:56

深度学习和大数据技术的进步在自然语言处理领域的应用

前言随着深度学习和大数据技术的迅猛发展，自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）取得了显著的进步。

想你依然心痛·2024-02-04 06:41

有哪些流行的中文开源语言模型？

支持中文的流行开源语言模型有很多，这些模型在自然语言处理领域的中文任务上表现出色，包括文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统等。以下是一些支持中文的流行开源语言模型：1.

qq_20984273·2024-02-04 06:41

林轩田机器学习基石课程笔记1 -The Learing Problem

一什么是机器学习什么是“学习”？学习就是人类通过观察、积累经验，掌握某项技能或能力。就好像我们从小学习识别字母、认识汉字，就是学习的过程。而机器学习（MachineLearning），顾名思义，就是让机器（计算机）也能向人类一样，通过观察大量的数据和训练，发现事物规律，获得某种分析问题、解决问题的能力。在这里插入图片描述什么是“机器学习”？机器学习可以被定义为：Improvingsomeperfo

Spareribs·2024-02-04 05:33

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