深度学习NLP 第6页

AI 大模型在文本生成任务中的创新应用

这些模型通过深度学习技术，能够生成连贯、有意义的文本，甚至在某些情况下达到与人类写作难以区分的程度。本文将探讨AI大模型在文本生成任务中的创新应用，包括自动文摘、机器翻译、创意写作等领域。

AI_Guru人工智呢·2024-09-04 01:11

深度学习100问54:什么是自动图像描述

嘿，你知道自动图像描述吗？这可是个超神奇的魔法哦！想象一下，计算机就像一个超级有创意的小作家。当它看到一张图片时，就会仔细观察图片里的各种东西，比如可爱的小动物、漂亮的花朵、壮观的风景等等。然后呢，它会发挥自己的聪明才智，把看到的这些东西用文字描述出来。这种魔法有很多很棒的用处呢！比如可以帮助那些眼睛看不见的人“听”懂图片里的故事。就像有个小天使在他们耳边轻声描述图片的内容，让他们也能感受到图像的

不断持续学习ing·2024-09-04 01:09

TorchText宝典：解锁PyTorch下的NLP炼金术

标题：TorchText宝典：解锁PyTorch下的NLP炼金术在深度学习与自然语言处理(NLP)的交叉领域中，PyTorch已经成为了一个强大的工具。

2401_85702623·2024-09-04 01:06

【深度学习】

梯度消失和梯度爆炸（解释意思，分析产生原因）在反向传播过程中需要对激活函数进行求导，如果导数大于1，那么随着网络层数的增加梯度更新将会朝着指数爆炸的方式增加这就是梯度爆炸。同样如果导数小于1，那么随着网络层数的增加梯度更新信息会朝着指数衰减的方式减少这就是梯度消失。因此，梯度消失、爆炸，其根本原因在于反向传播训练法则，属于先天不足。请解释什么是batchnormal，它有什么作用？神经网络在训练的

feifeikon·2024-09-04 00:34

深度学习基础之循环神经网络

目录基本概念与特点定义与工作原理结构组成应用领域自然语言处理语音识别时间序列分析优缺点优点缺点改进方法总结循环神经网络在自然语言处理中的最新应用和研究进展是什么？长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）在解决梯度消失和爆炸问题上的具体差异和优势是什么？LSTM的结构与优势GRU的结构与优势具体差异门的数量：计算复杂度：性能对比：总结双向循环神经网络如何增强模型的上下文捕捉能力，与单向RN

Ctrl+CV九段手·2024-09-04 00:02

定制静物商品背景及自定义抠图

为了完成这个任务，我们可以使用OpenCV进行简单的背景替换，对于复杂场景可以使用深度学习模型，比如removebg，用于提取前景。在这个

Enougme·2024-09-04 00:00

基于深度学习的动态对抗策略

基于深度学习的动态对抗策略是为了应对不断变化的对抗环境而提出的一类方法，这些策略能够动态地调整和优化模型的防御机制，以提高深度学习模型在各种对抗攻击下的鲁棒性和安全性。

SEU-WYL·2024-09-03 22:22

宁缺100·2024-09-03 18:57

4. 生成对抗网络（GAN）：生成模型的崛起

引言生成对抗网络（GAN）是近年来深度学习领域中最具创新性和影响力的模型之一。

Network_Engineer·2024-09-03 17:53

AI写作生成器，开启你的高效率智能写作模式

它是基于先进的人工智能技术和深度学习算法研发出来的智能

2401_85949356·2024-09-03 17:20

02 使用 LSTM 进行时间序列预测

深度学习入门：使用LSTM进行时间序列预测引言深度学习在时间序列预测中展现出了强大的能力，尤其是长短期记忆（LSTM）网络。本文将为深度学习初学者介绍如何使用LSTM网络进行时间序列预测。

柒魅。·2024-09-03 15:39

【Ubuntu20.04】配置深度学习环境

参考Ubuntu20.04配置深度学习环境（全网最细最全）NVIDIA显卡驱动安装安装CUDA通过终端nvidia-smi查看自己能安装的最高CUDA版本，在官方网址下载需要的版本。

糊涂懿·2024-09-03 13:20

AI深度学习项目-yolo4_tiny 垃圾分类识别系统

项目概述目标本项目旨在开发一个高效的垃圾分类识别系统，利用深度学习技术特别是YOLOv4-tiny版本来实现垃圾的自动分类。

毕设宇航·2024-09-03 13:20

一文讲清楚，AI、AGI、AIGC与AIGC、NLP、LLM，ChatGPT等概念

本文旨在深入解析人工智能（AI）、通用人工智能（AGI）、人工智能生成内容（AIGC）、自然语言处理（NLP）、大型语言模型（LLM）以及ChatGPT等关键概念，并探讨它们在现代科技发展中的重要性和实际应用

GPT-Hub·2024-09-03 10:07

深度学习100问28:什么是RNNLM(RNN语言模型）

嘿，你知道RNNLM是啥不？简单来说，它就像是一个语言小魔法师。想象一下，RNNLM是一个特别会猜词的小伙伴。它的任务呢，就是预测一个句子出现的概率，或者当你给它一些上文的时候，它能猜出下一个词会是啥。它是怎么做到的呢？它有一个像魔法盒子一样的结构，由输入层、隐藏层和输出层组成。输入层就像是接收魔法信号的入口，把词的表示，比如一些特别的编码或者词向量给接收进来。隐藏层可神奇啦，它就像有个记忆小口袋

不断持续学习ing·2024-09-03 10:06

自动化动画生成——MagicAnimate

MagicAnimate的实现技术结合了多种先进的人工智能和计算机视觉技术，如计算机视觉和深度学习技术，为动画创作者提供了一个强大的工具平台，旨在简化和增强动画创作过程。

爱研究的小牛·2024-09-03 08:54

NeRF学习——NeRF初步认识

NeRFNeRF，全名为NeuralRadianceFields，是一种基于深度学习的三维场景隐式表示和渲染方法1NeRF的基本概念1.1辐射场表示场景NeRF的核心思想是通过神经网络训练出来的辐射场对场景进行隐式表示

PLUS_WAVE·2024-09-03 08:23

计算机毕业设计hadoop+spark知识图谱房源推荐系统房价预测系统房源数据分析房源可视化房源大数据大屏大数据毕业设计机器学习

创新点：1.支付宝沙箱支付2.支付邮箱通知(JavaMail)3.短信验证码修改密码4.知识图谱5.四种推荐算法(协同过滤基于用户、物品、SVD混合神经网络、MLP深度学习模型)6.线性回归算法预测房价

计算机毕业设计大全·2024-09-03 07:05

Liunx最常用命令

1.系统命令命令帮助命令名-help查看ip地址ipaddr清屏clear重启reboot关机shutdown关闭防火墙systemctlstopfirewalld查看端口号占用情况netstat-tnlp

陈恒源·2024-09-03 07:54

深度学习(二)

CuDNN（CUDADeepNeuralNetworklibrary）是NVIDIA为加速深度学习计算而开发的高性能GPU加速库，专门优化了深度神经网络（DNN）的常见操作，如卷积、池化、归一化和激活函数等

小泽爱刷题·2024-09-03 06:10

深度学习(一)

稀疏激活是ReLU函数的一个重要特性，它使得在前向传播和反向传播过程中，网络的计算变得更加高效。大多数神经元的激活值为0可以减少计算和存储开销，从而提高训练效率。sigmoid适用于常用于二分类任务的输出层，因为它能将输出值压缩到[0,1]之间，表示概率值。非零均值:输出值总是非零，这可能会导致训练过程中较慢的收敛。梯度消失问题:当输入值很大或很小时，梯度接近于0，导致训练过程中梯度更新变得缓慢。

小泽爱刷题·2024-09-03 06:39

人工智能&机器学习&深度学习

深度学习：一切运用了神经网络作为参数结构进行优化的机器学习算法。强化学习：不仅能利用现有数据，还可以通过对环境的探索获得新数据，并利用新数据循环往复地更新迭代现有模型的机器学习算法。

AA杂货铺111·2024-09-03 06:26

生成式AI：图像填充进入新纪元

这是一项基于深度学习的技术，它能够根据用户提供的的少量

百度_开发者中心·2024-09-03 04:59

生成式AI：创造性智能的新纪元

生成式AI是一种利用机器学习算法，特别是深度学习技术，来生成新的数据样本的人工智能。这些数据样本在统计上与训练数据相似，但又

Lill_bin·2024-09-03 04:58

【AIGC未来的发展方向】面向人工智能的第一步，一文告诉你人工智能是什么以及未来的方向分析

AI是一个广泛的概念，它包括很多不同的技术，例如机器学习、深度学习、自然语言处理等等。这些技术都具有不同的功能和应用。

洛神灬殇·2024-09-03 04:14

【前端面试】React深度学习（下）

render阶段：构建Fiber树Fiber节点是如何被创建并构建Fiber树的render阶段的工作可以分为“递”阶段和“归”阶段。“递”阶段会执行beginWork:根据传入的Fiber节点创建子Fiber节点，并将这两个Fiber节点连接起来。当遍历到叶子节点（即没有子组件的组件）时就会进入“归”阶段。“归”阶段会执行completeWorkbeginWorkcurrent：当前组件对应的F

贾明恣·2024-09-03 02:43

灵感枯竭？ChatGPT助你轻松完成开题报告！

ChatGPT，作为一款前沿的人工智能工具，将以其深度学习能力，成为您学术探索道路上的得力助手。搭建框架在学术写作中，一个坚实的理论框架是支撑整个研究的基石。

芙蓉姐姐陪你写论文·2024-09-03 01:35

Python深度学习（使用 LSTM 生成文本）--学习笔记（十八）

第8章生成式深度学习人工智能模拟人类思维过程的可能性，并不局限于被动性任务（比如目标识别）和大多数反应性任务（比如驾驶汽车），它还包括创造性活动。

呆萌的小透明·2024-09-03 00:30

【AIGC】ChatGPT 3.5/4.0 新手使用手册

《博客》：人工智能，深度学习，机器学习，python，自然语言处理，AIGC等分享。

@我们的天空·2024-09-03 00:59

深度学习-OpenCV运用（3）

文章目录一、简介二、OpenCV运用1.图片扩充2.图像阈值处理3.添加椒盐噪声三、总结一、简介深度学习（DeepLearning）与OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary

红米煮粥·2024-09-02 20:41

0607 三组27号学习《NLP最有效用的十二条前提假设》心得

凡事都有他自身的规矩，与人沟通，想得到回应，就要做对方能够接受的状态，同时会有相应的回应，才会找到方法进行下一步的沟通，做事情，没有成功是选择的方式不对，不必纠结，换思路，换方法，总能找到成功的路。重复老套的做，就会得到老样子的结果！

幸福的水滴·2024-09-02 15:19

灾难性遗忘问题（Catastrophic Forgetting，CF）是什么？

在深度学习和人工智能领域中，“灾难性遗忘”（CatastrophicForgetting）是指当神经网络在增量学习（IncrementalLearning）或持续学习（ContinualLearning

Chauvin912·2024-09-02 14:36

深度学习应用 - 大规模深度学习篇

其中，深度学习作为AI领域的璀璨明珠，凭借其强大的数据处理能力和特征学习能力，正引领着一场前所未有的智能革命。大规模深度学习，作为深度学习技术的前沿阵地，更是将这一技术的潜力发挥到了极致。

绎岚科技·2024-09-02 12:54

【Linux命令】进程、端口查询命令

1、根据进程ID查询占用的端口号netstat-nlp|grep[进程ID]2、根据端口号查询占用它的进程IDlsof-i:[端口号]或者netstat-nlp|grep[端口号]

iku!!·2024-09-02 12:20

百度飞浆目标检测PPYOLOE模型在PC端、Jetson上的部署（python）

部署目标检测模型前，需要配置好paddlepaddle的环境：开始使用_飞桨-源于产业实践的开源深度学习平台(paddlepaddle.org.cn)PC端和Jetson板卡端的部署方法相同，如下（直接放置部署和测试代码

代码能跑就可以·2024-09-02 10:09

大语言模型诞生、探索和爆发阶段

2017年：Google发表了Transformer架构，这是一种基于自注意力机制的神经网络架构，它彻底改变了自然语言处理（NLP）领域，使得大规模并行化处理成为可能，

花开盛夏^.^·2024-09-02 10:38

AI学习指南深度学习篇-门控循环单元的调参和优化

AI学习指南深度学习篇：门控循环单元的调参和优化引言神经网络在处理序列数据（如文本、时间序列等）方面展现出了强大的能力。

俞兆鹏·2024-09-02 09:05

GPT-3：一个新应用生态系统诞生了

GPT-3以其庞大的规模成为OpenAI令人印象深刻的自然语言处理（NLP）模型。

派派AI学院·2024-09-02 09:34

基于yolov8的玉米病害检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

【算法介绍】基于YOLOv8的玉米病害检测系统是一款利用前沿深度学习技术开发的智能农业工具。该系统以YOLOv8为核心算法，通过大量玉米病害图片的训练，能够精准识别玉米害虫病害。

FL1623863129·2024-09-02 08:58

Hugging Face教程

HuggingFace教程1.引言在当今数字化时代，自然语言处理（NLP）在各个领域中扮演着重要角色。从文本分类、情感分析到机器翻译和对话系统，NLP技术的应用日益广泛。

小牛笔记·2024-09-02 07:22

王梦雪中原焦点团队网络初期27期坚持分享第1天 20210325

之前看NLP方面书籍觉得自己顿悟了一些生活的道理。今晚上完第一节课感觉自己豁然开朗。在听刘老师讲课的时候我才真正觉察到自己的问题。所以拿起手机给老公发了条信息，得到的是温暖的回应。这种感觉真的很好。

王天才要努力·2024-09-02 06:16

Open3D mesh 拉普拉斯laplacian滤波

应用场景二、代码实现2.1关键函数参数详解返回值2.2完整代码三、实现效果3.1加入噪点的mesh3.2迭代10次3.3迭代100次Open3D点云算法汇总及实战案例汇总的目录地址：Open3D点云算法与点云深度学习案例汇总

白葵新·2024-09-02 05:38

Windows下快速安装Open3D-0.18.0(python版本)详细教程

Open3D简介1.1主要用途1.2应用领域二、安装Open3D2.1激活环境2.2安装open3d2.3测试安装是否成功三、测试代码3.1代码3.2显示效果Open3D专栏算法目录Open3D点云算法与点云深度学习案例汇总

白葵新·2024-09-02 05:38

学习收获（第27周）

王府凤·2024-09-02 05:07

Ulord深度学习3：区块链应用场景解析

Ulord深度学习第三课对区块链的应用场景做了剖析，让我们对区块链有了更形象的了解。

luckfang·2024-09-02 03:16

深度学习100问29:rnn语言模型与传统的语言模型有何不同

嘿，你知道RNNLM和传统语言模型有啥不一样吗？传统语言模型就像个记性不太好的小伙伴。比如那种n-gram语言模型，它只能记住前面几个词，再多就不行啦，就像脑袋里的小抽屉只能装那么点东西。但RNNLM可不一样，它就像有个超级强大的记忆宝盒。通过循环连接的隐藏层，它能记住老长老长一段历史信息呢，说不定能想起好久好久以前出现的词。就好像它有个神奇的小本本，把看到过的词都记下来，随时能翻出来用。传统语言

不断持续学习ing·2024-09-02 01:10

windows系统huggingface连接不上的解决方案

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·2024-09-02 00:34

深度学习100问43:什么是过拟合

嘿，咱来聊聊过拟合是什么。想象一下，有个机器学习的模型就像一个学生在准备考试。如果这个模型对训练数据就像学生把课本上的题目背得超级熟，在训练数据上表现得那叫一个棒，就像学生在做课本上的题时成绩超高。但是呢，一旦碰到新的、从来没见过的数据，就傻眼了，表现得一塌糊涂。这时候就可以说这个模型过拟合啦。为啥会过拟合呢？一方面可能是这个模型太复杂了，就像学生学得太“死”，记住了训练数据里的一些小噪声和特别的

不断持续学习ing·2024-09-01 23:28

深度学习中的梯度消失和梯度爆炸问题

在深度学习领域，随着模型层数的增加，我们常常会遇到两个棘手的问题：梯度消失（VanishingGradients）和梯度爆炸（ExplodingGradients）。

码上飞扬·2024-09-01 23:57

深度学习_模型调用预测

概要应用场景：用户流失本文将介绍模型调用预测的步骤，这里深度学习模型使用的是自定义的deepfm代码导包importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromcollectionsimportdefaultdictfromscipyimportstatsfromscipyimportsign

you_are_my_sunshine*·2024-09-01 22:24

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