深度学习NLP 第13页

T5模型-基于Transformer架构的通用文本到文本转换模型

它的设计理念是将所有NLP任务都转化为文本到文本的形式，包括文本分类、序列标注、机器翻译等等。通过预训练和微调，T5模型可以用于广泛的

Jiang_Immortals·2025-02-09 16:09

AI智慧医疗系统源码与互联网医院APP开发攻略：功能、架构、合规

一、AI智慧医疗系统的核心功能要开发一款成熟的智慧医疗系统，必须具备以下几个关键功能模块：远程问诊与在线会诊语音/视频问诊：支持医生与患者远程实时沟通，结合AI语音识别和自然语言处理（NLP），实现病情描述

万岳软件开发小城·2025-02-09 14:21

AI Agent: AI的下一个风口下一代软件可以不必是软件

AIAgent,智能代理,软件架构,编程范式,人工智能,机器学习,深度学习1.背景介绍软件行业正处于一个前所未有的变革时期。传统的软件开发模式，以代码为中心，已经难以满足日益复杂的需求。

AGI大模型与大数据研究院·2025-02-09 13:16

DeepSeek生成对抗网络（GAN）的训练与应用

生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks,GANs）是深度学习领域的一项重要技术，能够生成逼真的图像、音频和文本数据。

Evaporator Core·2025-02-09 12:41

走进LLM世界之LLM历史与发展

1.LLM的起源1.1NLP的早期研究自然语言处理（NLP）的历史可以追溯到20世纪50年代，当时科学家们开始尝试让计算机理解和生成人类语言。

我就是全世界·2025-02-09 11:26

深度学习的算法在人群计数（数人头）

基于深度学习的算法在人群计数（数人头）任务中表现较为出色，尤其是在处理复杂场景和大规模数据集时。

人工智能专属驿站·2025-02-09 10:25

深度学习之基于多模态融合的商品分类方法研究与实现

文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介项目简介：深度学习之基于多模态融合的商品分类方法研究与实现一、项目背景与目标随着电子商务的快速发展，商品分类成为提高购物体验和效率的关键环节。

Q1744828575·2025-02-09 10:54

多模态大模型：技术原理与实战多模态大模型在情绪识别领域的应用

多模态大模型：技术原理与实战多模态大模型在情绪识别领域的应用1.背景介绍1.1问题由来近年来，深度学习技术在图像、语音、文本等多个模态的语音识别、视觉识别、自然语言处理等领域取得了重大突破。

杭州大厂Java程序媛·2025-02-09 10:23

DeepSeek使用技巧大全（含本地部署教程）

DeepSeek是一款由国内顶尖团队研发的人工智能，它基于先进的深度学习算法构建，拥有强大的自然语言处理能力和对复杂任务的处理能力。

xiecoding.cn·2025-02-09 10:21

深度学习论文阅读路线图

如果你是深度学习领域的新人，你的第一个问题可能是“我该从哪些论文开始读起呢？”这就是深度学习论文的阅读路线图！这个路线图是根据下面几个规则构建的：从概要到细节从老的到最新的业

喜欢打酱油的老鸟·2025-02-09 09:49

知识图谱智能应用系统：数据分析与挖掘技术文档

本技术文档详细介绍了数据分析与挖掘模块中使用到的关键技术，包括SparkML、StanfordNLP、JNA、Jena、Python调用以及定时调度。二、技术栈介绍（一）Spa

光芒再现0394·2025-02-09 09:47

Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成流程

用户输入可以通过自然语言处理（NLP）模型的输入端口或用户交互界面（如聊天应用、搜索引擎输入框等）接收。查询向量库将用户输入转换成向量，并在向量库中进行相似性搜索。

从零开始学习人工智能·2025-02-09 08:40

AIGC参数设置

在计算机视觉与深度学习的学术研究中，生成文本通常用于论文写作、代码生成、研究思路探索、实验报告撰写等。

@BreCaspian·2025-02-09 08:09

TensorFlow 与 PyTorch 的直观区别

背景TensorFlow与PyTorch都是比较流行的深度学习框架。tf由谷歌在2015年发布，而PyTorch则是FacecbookAI研究团队2016年在原来Torch的基础上发布的。

Cacciatore->·2025-02-09 06:54

PyTorch深度学习实战（37）——CycleGAN详解与实现

PyTorch深度学习实战（37）——CycleGAN详解与实现0.前言1.CycleGAN基本原理2.CycleGAN模型分析3.实现CycleGAN小结系列链接0.前言CycleGAN是一种用于图像转换的生成对抗网络

盼小辉丶·2025-02-09 06:50

深入探索TTS：一个强大的深度学习文本转语音工具包

TTS简介：开源的文本转语音利器TTS(Text-to-Speech)是由Coqui.ai开发的一个开源深度学习文本转语音工具包。

Nifc666·2025-02-09 04:34

如何训练一个虚拟人出来

训练一个虚拟人（VirtualHuman）是一个涉及多学科技术的复杂过程，需要结合人工智能、计算机图形学、自然语言处理（NLP）、语音合成、3D建模等技术。

datalover·2025-02-09 03:29

深度学习（四）：深度生成模型DGM

深度系列主要为我在国科大研一期间，在《深度学习》课程中所学知识概述，根据PPT制作思维导图，及其课后补充知识-----------------------------------------------

想养一只哈士奇·2025-02-09 01:42

什么是FP8混合精度?

FP8混合精度是一种在深度学习训练中使用8位浮点数（FP8）格式的混合精度训练技术，旨在通过降低数据精度来提升计算效率、减少内存占用和降低训练成本，同时尽量保持模型的性能和准确性。

魔王阿卡纳兹·2025-02-09 01:11

DeepSeek模型全解析：赋能人工智能新纪元

该模型拥有惊人的671亿参数，其中每个token能激活37亿参数，使其在自然语言处理（NLP）至计算

云梦优选·2025-02-08 23:01

Python 高级实战：基于自然语言处理的情感分析系统

数据集下载链接：https://download.csdn.net/download/qq_42120268/90041835前言在大数据和人工智能迅猛发展的今天，自然语言处理（NLP）作为人工智能的重要分支

摸五休二·2025-02-08 23:30

【AI知识点】余弦相似度（Cosine Similarity）

它主要用于文本分析、自然语言处理（NLP）、推荐系统等任务中，能够衡量两个向量之间的相似性，而不受向量的长度（模）影响。

AI完全体·2025-02-08 22:52

DQN深度强化学习：CartPole倒立摆任务（完整代码）

DQN（DeepQ-Network，深度Q网络）是Q-Learning的深度学习扩展，通过神经网络替代Q表的方式来解决高维状态空间问题（例如图像输入），开启了深度强化学习时代。它在2013年由Dee

林泽毅·2025-02-08 21:45

深度学习之DCGAN算法深度解析

DCGAN（DeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetworks）算法解析1.DCGAN算法由来DCGAN（深度卷积生成对抗网络）是IanGoodfellow在2014年提出的GAN（生成对抗网络）的改进版本，由Radford等人在2015年的论文《UnsupervisedRepresentationLearningwithDeepConvolutional

贾斯汀玛尔斯·2025-02-08 20:08

撰写文献必用的评价指标之普通表格

深度学习文献撰写之普通表格文章目录深度学习文献撰写之普通表格前言一、普通表格总结前言用来撰写深度学习之智慧医疗领域的SIC文献必备一、普通表格表格需要自己设计，其中可以包含各种模型，后面对应各种评价指标

小辉同志·2025-02-08 20:37

大数据集群Spark-on-Yarn+Paddle深度学习模型部署

背景：因数据量较大，想要将模型部署到大数据集群上进行计算。测试环境：Spark版本：2.4.0Python版本：2.6.XPaddlePaddle版本：2.4.2处理器：CPU过程记录:1.python运行环境准备本人使用Anaconda管理虚拟环境。关于虚拟环境的准备：模型需要什么第三方库就安装哪些库，最后可以使用conda-pack打包虚拟环境。1.1conda-pack打包记录在虚拟环境里下

jqtree·2025-02-08 19:32

智能制造碳中和实战：基于深度学习的工业碳足迹实时监测与优化系统全解析

深度解析AI驱动的工业能耗智能管控体系——基于生产过程碳足迹实时监测的完整实战引言：智能制造的绿色革命在"双碳"目标驱动下，我国制造业正面临前所未有的能效升级挑战。传统能耗管理存在三大痛点：监测粒度粗放、响应滞后明显、优化缺乏依据。本方案基于DeepSeek-R1工业智能平台，构建了涵盖数据采集、特征工程、动态建模、实时优化的全栈解决方案，实现碳排放强度降低12-18%的实测效果。核心技术架构1.

Coderabo·2025-02-08 15:32

深度学习的一些方向

深度学习的一些方向目录深度学习的一些方向一、多模态1.特征提取（featureextraction)2.文本转图像3.可视化问题回答二、计算机视觉1.深度估计（depthestimation)2.图像分类

xinpao·2025-02-08 15:32

【深度学习】L1损失、L2损失、L1正则化、L2正则化

文章目录1.L1损失（L1Loss）2.L2损失（L2Loss）3.L1正则化（L1Regularization）4.L2正则化（L2Regularization）5.总结5.1为什么L1正则化会产生稀疏解L2正则化会让权重变小L1损失、L2损失、L1正则化、L2正则化是机器学习中常用的损失函数和正则化技术，它们在优化过程中起着至关重要的作用。它们的作用分别在于如何计算模型误差和如何控制模型的复杂

小小小小祥·2025-02-08 15:31

李沐深度学习-多层感知机简洁实现

importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnfromtorch.nnimportinitimporttorchvision.transformsastransformsimporttorch.utils.dataasDataimportsyssys.path.append("路径")importd2lzh_pytorchasd2lnum_inputs,n

大小猫吃猫饼干·2025-02-08 15:31

PyTorch深度学习实战（42）——图像字幕生成

PyTorch深度学习实战（42）——图像字幕生成0.前言1.图像字幕1.1基本概念1.2模型分析1.3数据集分析2.图像字幕生成模型小结系列链接0.前言图像字幕生成(Imagecaptioning)模型是一种将图像与对应描述文字关联起来的神经网络模型

盼小辉丶·2025-02-08 14:57

自学黑客（网络安全），一般人我劝你还是算了吧

基于入门网络安全/黑客打造的：黑客&网络安全入门&进阶学习资源包文章讲述了自学网络安全时常见的误区，如先学编程、过度追求深度学习以及收集过多资料，并提供了前期学习的硬件、软件选择建议，强调了基础编程知识和英文能力的重要性

网安周星星·2025-02-08 14:26

DEEPSEKK GPT等AI体的出现如何重构工厂数字化架构：从设备控制到ERP MES系统的全面优化

随着深度学习（DeepSeek）、GPT等先进AI技术的出现，工厂的数字化架构正在经历前所未有的变革。

有续技术·2025-02-08 14:25

【深度学习】不同领域中对于token的理解

在计算机科学中，“Token”这个术语通常指一串字符或符号在安全领域，它常常指代密钥或访问令牌在自然语言处理（NLP）中，Token通常是文本处理的最小单元，可能是一个单词、词组，或者一个符号如何理解token

小小小小祥·2025-02-08 14:55

2025自学黑客（网络安全），一般人学不来

目录：一、自学网络安全学习的误区和陷阱1.不要试图先成为一名程序员（以编程为基础的学习）再开始学习2.不要把深度学习作为入门第一课3.不要收集过多的资料二、学习网络安全的一些前期准备1.硬件选择2.软件选择

程序员羊羊·2025-02-08 12:10

大语言模型应用指南：Gemini简介

LLM基于深度学习技术，通过训练海量的文本数据，能够理解和生成自然语言，并在各种任务中展现出惊人的能力，例如：文本生成:写作故事、诗歌、新闻报道等机器翻译:将一种语言翻译成另一种语言问答系统:回答用户提出的问题代码生成

AI天才研究院·2025-02-08 11:03

深度学习的文本生成：从seq2seq到GPT2和GPT3

文章目录1.背景介绍1.1序列到序列（seq2seq）模型1.1.1编码器1.1.2解码器1.1.3训练1.2Transformer模型1.2.1自注意力机制1.2.2位置编码1.2.3多头注意力1.2.4训练1.3GPT（GenerativePre-trainedTransformer）模型1.3.1预训练1.3.2微调1.3.3生成1.4GPT-2和GPT-31.4.1GPT-21.4.2GP

AI天才研究院·2025-02-08 11:33

深度学习模型格式解析：PyTorch、AWQ 和 GPTQ

在深度学习领域，模型的存储和加载方式直接影响其运行效率、适用场景以及部署方式。

gs80140·2025-02-08 11:00

AI学习指南HuggingFace篇-项目实战：情感分析系统

一、引言情感分析是自然语言处理（NLP）中的一个重要应用，广泛用于舆情分析、用户反馈分析等领域。HuggingFace的Transformers库提供了强大的工具，使得情感分析变得简单高效。

俞兆鹏·2025-02-08 10:25

大语言模型多token预测技术

近年来，大语言模型（LLM）在自然语言处理领域取得了突破性进展，凭借其强大的语言理解和生成能力，在各种NLP任务中展现出惊人的性能。

deepdata_cn·2025-02-08 09:21

AI 驱动的自动化测试框架：提升开发效率与质量

AI驱动的测试框架使用机器学习和深度学习技术，能够自动生成测试用例、智能分析测试结果，并根据历史数据和代码变更预测潜在

桂月二二·2025-02-08 09:19

AI编程工具合集

GPT-4o(OpenAI)这里是一些知名和广泛使用的AI编程工具及其简要介绍：1.框架和库(FrameworksandLibraries)-TensorFlow:由谷歌开发的开源深度学习框架，支持多种平台

109702008·2025-02-08 09:14

深度学习 - 神经网络的原理

##深度学习-神经网络的原理深度学习是机器学习的一个分支，其核心是模拟人脑神经网络的结构和功能，构建多层的神经网络模型，从数据中学习特征并进行预测或分类。**神经网络的基本原理：**1.

test猿·2025-02-08 09:43

【Python】已解决：WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment. Use a p

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然

屿小夏·2025-02-08 09:12

Python + DeepSeek 完美结合：本地部署提效指南

随着生成式AI和深度学习技术的快速发展，如何将智能搜索工具与本地部署结合以提升效率成为了许多企业和开发者关注的重点。

Python测试之道·2025-02-08 06:50

AI大语言模型的全面解读

他们以惊人的语言生成能力、上下文理解能力以及对复杂任务的泛化能力，正在深刻改变着自然语言处理（NLP）乃至整个AI领域的格局。

草莓屁屁我不吃·2025-02-08 05:48

运用Faster RCNN、YOLO经典目标检测算法对滑坡图像进行检测

本次实验采用的操作系统为Ubuntu16.04平台，编程环境基于Python，GPU为NVIDIAGeForce740m，在基于深度学习框架CAFFE下进行实验。实验输出结果

AngeliaZ·2025-02-08 04:10

deepseek大模型-初探

引言：许多专家学者们对深度学习的工具属性日益敏感，并逐步分成了两派，一派觉得深度学习并不可靠，可能用来做一做行业应用尚可，但是对于科学问题的探索并不可靠；另一方面，大模型虽然精准性不足，但是在帮助人们理解和学习新知识以及做一些简单的规划任务上展现出惊人潜力

Robo-网络矿产提炼工·2025-02-08 00:43

6个最佳实体检测API，可准确返回实体的名称

命名实体识别（NamedEntityRecognition）也称作实体检测（EntityDetection），是NLP技术手册中的一个重要工具。

·2025-02-07 21:12

使用线性回归模型逼近目标模型 | PyTorch 深度学习实战

前一篇文章，计算图ComputeGraph和自动求导Autograd|PyTorch深度学习实战本系列文章GitHubRepo:https://github.com/hailiang-wang/pytorch-get-started

Chatopera 研发团队·2025-02-07 21:56

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