深度学习—自然语言处理第6页

微调（Fine-tuning）

微调（Fine-tuning）是自然语言处理（NLP）和深度学习中的一种常见技术，用于将预训练模型（Pre-trainedModel）适配到特定任务上。

路野yue·2025-03-04 20:49

《DataWorks：为人工智能算法筑牢高质量数据根基》

·2025-03-04 19:16

软件设计和软件架构之间的区别

并且深耕深度学习和数据集训练，提供商业化的视觉人工智能检测和预警系统（煤矿，工厂，制造业，消防等领域的工业化产品），合

前网易架构师-高司机·2025-03-04 17:56

基于PyTorch的深度学习2——Numpy与Tensor

Tensor自称为神经网络界的Numpy，它与Numpy相似，二者可以共享内存，且之间的转换非常方便和高效。不过它们也有不同之处，最大的区别就是Numpy会把ndarray放在CPU中进行加速运算，而由Torch产生的Tensor会放在GPU中进行加速运算。1.创建创建Tensor的方法有很多，可以从列表或ndarray等类型进行构建，也可根据指定的形状构建。importtorch#根据list数

Wis4e·2025-03-04 15:38

【北上广深杭大厂AI算法面试题】深度学习篇...Squeeze Excitation（SE）网络结构详解，附代码。（二）

【北上广深杭大厂AI算法面试题】深度学习篇…SqueezeExcitation（SE）网络结构详解，附代码。

努力毕业的小土博^_^·2025-03-04 14:07

GPU与CPU：架构对比与技术应用解析

GPU以其强大的并行计算能力，在深度学习、图像处理和科学计算等领域迅速崛起，而CPU则在通用计算任务中保持其核心地位。了解GPU与CPU的设计差异和适用场景

Hello.Reader·2025-03-04 12:50

AI人工智能代理工作流AI Agent WorkFlow：搭建可拓展的AI代理工作流架构

AI人工智能代理工作流AIAgentWorkFlow：搭建可拓展的AI代理工作流架构1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的飞速发展，特别是机器学习和深度学习技术的广泛应用，构建高度智能且自动化的代理系统成为了一个迫切的需求

AI天才研究院·2025-03-04 11:04

Java 中 VO、POJO、DTO 的区别详解

亲爱的小伙伴们，在求知的漫漫旅途中，若你对深度学习的奥秘、Java与Python的奇妙世界，亦或是读研论文的撰写攻略有所探寻，那不妨给我一个小小的关注吧。

♢.＊·2025-03-04 10:01

医院信息科医疗语言大模型开发的风险洞察与避坑策略

其中，医疗语言大模型作为自然语言处理技术在医疗领域的深度应用，正逐渐改变着医疗服务的模式与效率。

Allen_LVyingbo·2025-03-04 09:57

树莓集团现状最新进展：宜宾园区业务再添新篇

该系统利用深度学习算法，能够快速、准确地检测出工业产品表面的细微缺陷，检测精度比传统检测方法提高了30%。

树莓集团·2025-03-04 08:21

Deepseek 使用指南与提问优化策略

DeepSeek作为一款先进的语义搜索引擎，通过自然语言处理（NLP）和机器学习技术，能够深入理解用户查询的语义意图，提供高度精准的搜索结果。

西瓜拍两瓣·2025-03-04 08:47

python数据分析入门与实战王静_Keras快速上手：基于Python的深度学习实战

1准备深度学习的环境11.1硬件环境的搭建和配置选择.........................11.1.1通用图形处理单元..........................31.1.2你需要什么样的

weixin_39724362·2025-03-04 04:52

PyTorch RuntimeError: 张量 a 的大小必须与张量 b 的大小在非单例维度上匹配

在使用PyTorch进行深度学习模型开发时，经常会遇到各种错误和异常。其中一个常见的错误是RuntimeError。

PzBlockchain·2025-03-04 04:19

数据挖掘与数据分析

数据分析特征数据挖掘数据分析目标从大数据中自动发现知识和模式通过系统分析数据，得出有意义的结论重点数据模式的自动发现、预测模型的构建数据理解、数据清洗、数据总结、假设验证方法机器学习、聚类、回归、关联规则、深度学习等统计学方法

dundunmm·2025-03-04 03:11

AI大模型教程入门到精通，非常详细收藏我这一篇就够了！AI大模型零基础入门教程（适合小白）

这些模型通常具有高度的准确性和泛化能力，可以应用于各种领域，如自然语言处理、图像识别、语音识别等。为什么要学AI大模型？

AGI大模型学习·2025-03-04 01:21

大模型算法工程师的技术图谱和学习路径

介绍：大模型算法工程师是指在开发和部署复杂的机器学习模型、深度学习模型或其他大规模模型的专业人员。他们的主要职责和技能要求包括：职责：设计、开发和优化大规模机器学习或深度学习模型，解决复杂的业务问题。

执于代码·2025-03-03 23:39

图像算法工程师的技术图谱和学习路径

01.图像算法图像算法工程师的技术图谱和学习路径涵盖了多个技术领域，从基础知识到高级算法，涉及计算机视觉、深度学习、图像处理、数学和编程等多个方面。以下是图像算法工程师的技术图谱和学习路径的详细总结。

执于代码·2025-03-03 23:09

【深度学习】Hopfield网络：模拟联想记忆

Transformer模型自2017年被提出以来，已经成为自然语言处理（NLP）领域的核心架构，并在计算机视觉、语音处理等其他领域也取得了显著的成功。

T-I-M·2025-03-03 22:32

深度学习pytorch之4种归一化方法（Normalization）原理公式解析和参数使用

深度学习pytorch之22种损失函数数学公式和代码定义深度学习pytorch之19种优化算法（optimizer）解析深度学习pytorch之4种归一化方法（Normalization）原理公式解析和参数使用摘要归一化

@Mr_LiuYang·2025-03-03 21:55

【2025年超全汇总】大模型常见面试题及详细答案解析（非常详细）收藏这一篇就够了！

回答：大模型通常指的是参数数量巨大的深度学习模型，如GPT系列。它们与传统模型的主要区别在于规模：大模型拥有更多的参数和更复杂的结构，从而能够处理更复杂、更广泛的任务。

Cc不爱吃洋葱·2025-03-03 18:59

【深度学习·命运-27】NAS四部曲end-NASNet

NASNet（NeuralArchitectureSearchNetwork）是由GoogleBrain团队提出的另一种神经架构搜索（NAS）方法，它通过自动化搜索神经网络的结构，找到了具有竞争力的神经网络架构，尤其在计算机视觉任务（如图像分类）中表现非常优秀。NASNet是基于进化算法的架构搜索方法，与其他NAS方法相比，它具有更高的效率，并且能够生成更加优化的网络架构。1.NASNet的背景与

华东算法王·2025-03-03 17:23

DeepSeek 1.5B 蒸馏模型的征程 6 部署（Llama 方式）

它利用先进的自然语言处理技术，通过理解查询的上下文和意图，为用户提供更精确、相关的搜索结果。

·2025-03-03 17:17

探索vLLM Chat：作为OpenAI API替代方案的强大工具

#探索vLLMChat：作为OpenAIAPI替代方案的强大工具##引言随着生成式AI技术的发展，许多应用都依赖于强大的语言模型API来提供自然语言处理任务的支持。

qq_37836323·2025-03-03 15:41

AI大语言模型概述：从GPT到BERT的技术演进

1.背景介绍1.1什么是大语言模型大语言模型是一种基于深度学习的自然语言处理技术，它可以理解和生成人类语言。

AI智能涌现深度研究·2025-03-03 15:40

完整指南：从基础到高级使用 Semantic Kernel

SemanticKernel是微软推出的一款强大的开发框架，旨在帮助开发者通过语义理解和自然语言处理（NLP）构建智能应用。

江沉晚呤时·2025-03-03 14:04

神经进化算法(Neuroevolution) 原理与代码实例讲解

神经进化算法,Neuroevolution,进化算法,深度学习,机器学习,遗传算法,神经网络,代码实例1.背景介绍在机器学习领域，神经网络凭借其强大的学习能力和泛化能力，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了显著的成就

AI大模型应用之禅·2025-03-03 13:25

神经架构搜索原理与代码实例讲解

神经架构搜索：原理与代码实例讲解作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习的快速发展，神经网络在各个领域取得了显著的成果

AI天才研究院·2025-03-03 13:54

【实战篇】DeepSeek + Cline 编程实战：从入门到“上头”

它能干的事儿可多了，像自然语言处理、代码生成、数据分析这些都不在话下。而且，De

再见孙悟空_·2025-03-03 13:50

智能教育：DeepSeek在个性化学习中的创新应用

DeepSeek通过深度学习算法，能够从海量的学习数据中提取关键信息，生成更加精准的学习建议。f

Evaporator Core·2025-03-03 11:38

NLP自然语言处理——文本处理的基本方法

NLP（自然语言处理）是人工智能领域的一个重要分支，它专注于使计算机能够理解和生成人类语言。文本处理是NLP中的基础且核心的部分，涉及多个步骤和技术，以确保原始文本数据能够被有效地转换、分析和利用。

小村学长毕业设计·2025-03-03 10:27

NLP自然语言处理：文本表示总结 - 上篇word embedding（基于降维、基于聚类、CBOW 、Skip-gram、 NNLM 、TF-ID、GloVe ）

文本表示分类（基于表示方法）离散表示one-hot表示词袋模型与TF-ID分布式表示基于矩阵的表示方法降维的方法聚类的方法基于神经网络的表示方法NNLMCBOWSkip-gramGloVeELMoGPTBERT目录一、文本离散表示1.1文本离散表示：one-hot1.2文本离散表示：词袋模型与TF-IDF1.2.1词袋模型（bagofwords）1.2.2对词袋模型的改进：TF-IDF二、文本分布

陈宸-研究僧·2025-03-03 10:26

【WOA-CNN-LSTM】基于鲸鱼算法优化深度学习预测模型的超参数研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述摘要：深度学习模型的超参数选择对模型的性能和泛化能力具有重要影响。

然哥爱编程·2025-03-03 10:25

AI视觉觉醒：深度学习如何革新视频标注，释放数据潜力基于深度学习的视频自动标注系统

目录引言：被忽视的视频数据金矿传统视频标注的困境：效率、成本与瓶颈深度学习：视频自动标注的破局之道深度学习视频自动标注系统架构系统架构图核心技术解析目标检测（ObjectDetection）行为识别（ActionRecognition

海棠AI实验室·2025-03-03 09:54

自然语言处理：文本表示

今天给大家分享的内容是自然语言处理中的文本表示。在当今数字化信息爆炸的时代，自然语言处理作为人工智能领域的重要分支，发挥着越来越关键的作用。

梦丶晓羽·2025-03-03 09:20

XLNet：超越BERT的新星

-XLNet：超越BERT的新星1.背景介绍1.1自然语言处理的重要性自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是人工智能领域的一个重要分支,旨在使计算机能够理解和生成人类语言

AI天才研究院·2025-03-03 07:03

基于YOLOv5的无人超市商品检测：食品、饮料、零食与家居用品

在此背景下，深度学习与目标检测算法，如YOLOv5，成为了实现这一目标的重要工具。YOLOv5作为目前最先进且高效的目标检测算法之一，其应用范围广泛，包括人脸检

深度学习&目标检测实战项目·2025-03-03 03:33

基于YOLOv5的野生动物检测与监控系统：猫、狗、鸟、猴子、狮子、老虎、象的实时识别与分析

1.引言随着人工智能技术的飞速发展，尤其是深度学习在计算机视觉领域的突破，目标检测技术已广泛应用于各类场景。

深度学习&目标检测实战项目·2025-03-03 01:19

LLaMA Factory添加新模型template的实战解析

对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

herosunly·2025-03-03 01:19

基于Dify大模型开发平台搭建业务应用场景

主要应用场景包括：1.智能客服系统自动响应：利用大模型的自然语言处理能力，实现24/7的自动客户服务。问题分类与分配：准确识别用户问题类型，并将其路由到相应的服务团队。

Python程序员罗宾·2025-03-03 01:19

快速上手 Unstructured：安装、Docker部署及PDF文档解析示例

其核心功能包括分区、清理、暂存和分块，能够将复杂的非结构化文档转换为结构化输出，为后续的自然语言处理任务提供高质量的数据支持。分区功能：Unstructured能够将原始文档分解为标准的结构化元素

大F的智能小课·2025-03-03 01:46

电商图书行业类目AI导购Agent系统详细设计与开发实战

通过深度学习、自然语言处理等技术，A

AI天才研究院·2025-03-03 01:14

PyTorch数据加载：实战入门

当我们刚开始学习深度学习时，常常会这样处理数据：#传统方式加载数据images=[...]#所有图片数据labels=[...]

秋‍.·2025-03-03 01:43

深度学习-136-LangGraph之应用实例(五)构建RAG问答系统同时从不同的角度对比优化效果

文章目录1大语言模型2小粒度分割文档2.1处理文本构建Document2.2向量存储2.3创建图2.4测试调用3大粒度分割文档3.1构建Document3.2向量存储3.3创建图3.4测试调用4总结与优化4.1问题分析4.2对比不同的返回文档数4.3对比不同的嵌入模型4.3.1嵌入模型nomic-embed-text4.3.2嵌入模型bge-m34.4对比不同的大模型4.4.1大模型qwen2:7

皮皮冰燃·2025-03-02 23:59

微调DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B打造sql2text大模型！小白也能十分钟打造自己的推理大模型！unsloth+Colab轻松上手

该模型经过优化，可用于多种自然语言处理任务，如文本生成、情感分析、问答系统等。DeepSeek-R1-Distill-Llama-

X.Cristiano·2025-03-02 23:28

56、深度学习-自学之路-自己搭建深度学习框架-17、关于为什么LSTM可以解决RNN的梯度爆炸和梯度消失的问题的解析。

我的话太苍白，你们可以去哔哩哔哩上搜索一个"大白话讲解LSTM长短期记忆网络如何缓解梯度消失，手把手公式推导反向传播”不仅仅解释了为什么，还把公式的推导也给了出来。讲的已经非常好了。还可以看一下他的专辑内容，其中有RNN，LSTM,GRU的详细解释。比我说的好。

小宇爱·2025-03-02 22:23

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）详细解释（带示例）

目录卷积神经网络示例Python案例代码解释卷积神经网络概述：卷积神经网络是一种专门为处理具有网格结构数据（如图像、音频）而设计的深度学习模型。

浪九天·2025-03-02 21:19

如何学习训练大模型——100条建议（附详细说明）_如何训练自己的大模型_大模型如何训练

通过不断探索新方法、参与项目和保持热情，并将其应用于各种领域，从自然语言处理到计算机视觉和自动驾驶。

大耳朵爱学习·2025-03-02 21:18

Transformer模型详解

导读Transformer在许多的人工智能领域，如自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)、计算机视觉(ComputerVision,CV)和语音处理(SpeechProcessing

Yuki-^_^·2025-03-02 21:46

AIGC从入门到实战：探秘：ChatGPT 到底是什么

其中，自然语言处理(NLP)作为AI的重要分支，近年来取得了显著进展，而AIGC(AI-GeneratedContent)正是NLP领域的一颗璀璨明珠。

AI天才研究院·2025-03-02 21:11

DeepSeek在地铁应急响应与处理中的具体实现方案，包括技术架构、功能实现和代码示例：

通过深度学习算法（如目标检测和行为识别）对视频流进行分析，结合传感器数据，快速识别突发事件。自动警报触发：一旦检测到异常事件（如火灾、拥挤踩踏），系统立即通过预设的警报机制

人工智能专属驿站·2025-03-02 20:07

推荐频道

深度学习—自然语言处理