自然语言处理深度学习第14页

FakeApp 技术浅析（一）

1.技术背景与理论基础1.1生成对抗网络（GANs）生成对抗网络（GANs）是深度学习领域中的一种重要模型，由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）组成。

爱研究的小牛·2025-02-20 17:09

DeepSeek 赋能工业软件之全流程方案

deepseek赋能工业软件之全流程方案之侧重半导体FABdeepseek在工业软件中的应用场景“deepseek”大模型在工业软件领域拥有广泛的应用场景，包括以下几个方面：智能调度：利用深度学习和优化算法

爱吃青菜的大力水手·2025-02-20 17:09

深度学习之目标检测的常用标注工具

1LabelImgLabelImg是一款开源的图像标注工具，标签可用于分类和目标检测，它是用Python编写的，并使用Qt作为其图形界面，简单好用。注释以PASCALVOC格式保存为XML文件，这是ImageNet使用的格式。此外，它还支持COCO数据集格式。2labelmelabelme是一款开源的图像/视频标注工具，标签可用于目标检测、分割和分类。灵感是来自于MIT开源的一款标注工具Label

铭瑾熙·2025-02-20 16:32

34、深度学习-自学之路-深入理解-NLP自然语言处理-RNN一个简单的程序，可以从程序中理解RNN的基本思想。

importsys,random,mathfromcollectionsimportCounterimportnumpyasnpf=open('tasks_1-20_v1/en/qa1_single-supporting-fact_train.txt','r')raw=f.readlines()f.close()tokens=list()forlineinraw[0:1000]:tokens.ap

小宇爱·2025-02-20 16:32

DeepSeek-R1 技术全景解析：从原理到实践的“炼金术配方” ——附多阶段训练流程图与核心误区澄清...

合集-人工智能(5)1.如何改进AI模型在特定环境中的知识检索2024-09-242.深度学习与统计学中的时间序列预测2024-10-033.

雪停时偶遇一叶春·2025-02-20 16:02

【自然语言处理|迁移学习-08】：中文语料完型填空

文章目录1中文语料完型填空任务介绍2数据集加载及处理3定义下游任务模型4模型训练5.模型测试1中文语料完型填空任务介绍任务介绍：完成中文语料完型填空完型填空是一个分类问题，[MASK]单词有21128种可能数据构建实现分析：使用迁移学习方式完成使用预训练模型bert模型提取文特征，后面添加全连接层和softmax进行单标签多分类2数据集加载及处理数据介绍：数据文件有三个train.csv，test

爱学习不掉头发·2025-02-20 14:50

《神经网络与深度学习》(邱锡鹏) 内容概要【不含数学推导】

还阐述了深度学习在人工智能领域的重要地位和发展现状，以及其在图像、语音、自然语言处理等多个领域的成功应用。术语解释人工智能：旨在让机器模拟人类智能的技术和科学。

code_stream·2025-02-20 13:12

图像识别与应用

一、卷积神经网络：图像识别的利器CNN是一种专门处理网格状数据的深度学习模型，其结构设计灵感来源于生物视觉系统。与全连接神经网络不同，CNN通过卷积层、池化层等结构，能够有效提取图像的局部特征，并逐

狂踹瘸子那条好脚·2025-02-20 13:10

大模型如何改变教育？典型应用场景的探究与展望！

大模型技术在教育领域凭借卓越的数据处理能力和深度学习技术，极大推动了教育质量的提升与教育公平的实现。

AGI大模型学习·2025-02-20 13:09

Python中的 redis keyspace 通知_python 操作redis psubscribe(‘keyspace@0 ‘)

Python可以做网络应用，可以做科学计算，数据分析，可以做网络爬虫，可以做机器学习、自然语言处理、可以写游戏、可以做桌面应用…Python可以做的很多，你需要学好基础，再选择明确的方向。

2301_82243733·2025-02-20 13:39

DeepSeek原理介绍以及对网络安全行业的影响

大家好，我是AI拉呱，一个专注于人工智领域与网络安全方面的博主，现任资深算法研究员一职，兼职硕士研究生导师；热爱机器学习和深度学习算法应用，深耕大语言模型微调、量化、私域部署。

AI拉呱·2025-02-20 13:08

auto-gptq安装以及不适配软硬件环境可能出现的问题及解决方式

Auto-GPTQ是一种专注于量化深度学习模型的工具库。它的主要目标是通过量化技术（Quantization）将大型语言模型（LLM）等深度学习模型的大小和计算复

IT修炼家·2025-02-20 12:00

【deepseek与chatGPT辩论】辩论题： “人工智能是否应当具备自主决策能力？”

好的，来一道适合深度学习的辩论题：辩论题：“人工智能是否应当具备自主决策能力？”

海宁不掉头发·2025-02-20 12:30

基于python深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践技术应用

专题一：深度学习发展与机器学习深度学习的历史发展过程机器学习，深度学习等任务的基本处理流程梯度下降算法讲解不同初始化，学习率对梯度下降算法的实例分析从机器学习到深度学习算法专题二深度卷积网络、卷积神经网络

xiao5kou4chang6kai4·2025-02-20 11:20

LLM与知识图谱融合:智能运维知识库构建

智能运维的核心是将人工智能技术应用于运维领域，通过机器学习、深度学习等算法，实现自动化、智能化的运维管理。其中，大语言模型（LLM）和知识图谱是两个重要的技术方向。

AI天才研究院·2025-02-20 11:45

知识图谱的作用及其更新方式

知识图谱的作用及其更新方式简介作用1.语义理解和推理2.信息检索3.推荐系统4.自然语言处理5.智能对话系统更新知识图谱的过程1.数据收集2.数据清洗和处理3.知识抽取4.知识融合5.验证和评估6.部署和应用总结简介知识图谱是一种以图形结构表示知识的方法

甜瓜瓜哥·2025-02-20 10:13

机器学习·文本数据读写处理

前言在自然语言处理的第一步，需要面对的是各种各样以不同形式表现的文本数据，比如，txt、Excel中的表格数据，还有无法直接打开的pkl文件等。

AAA顶置摸鱼·2025-02-20 09:36

AI编剧系统深度解析：从算法架构到影视工业化应用实战

AI编剧创意辅助系统通过自然语言处理（NLP）、生成对抗网络（GAN）和知识图谱技术，构建了包含剧本生成、情节优化、角色塑造等模块的智能创作平台。

Coderabo·2025-02-20 09:29

深度应用场景：DeepSeek —— 探索AI赋能的智慧未来

DeepSeek，这一创新的AI技术平台，正以其独特的深度学习能力，开启了各行各业的智能化变革。让我们走进一个由DeepSeek打造的深度应用场景，探索它如何推动未来的发展。

人工智能专属驿站·2025-02-20 08:27

卷积神经网络之AlexNet经典神经网络，实现手写数字0~9识别

深度学习中较为常见的神经网络模型AlexNet，AlexNet是一个采用GPU训练的深层CNN，本质是种LeNet变体。由特征提取层的5个卷积层两个下采样层和分类器中的三个全连接层构成。

知识鱼丸·2025-02-20 08:24

用 TensorFlow 搭建简单的手写数字识别模型

TensorFlow是一个强大的开源机器学习框架，由Google开发并维护，它提供了丰富的工具和接口，能帮助我们快速搭建和训练深度学习模型。

lozhyf·2025-02-20 07:48

深度学习在医疗影像分析中的革命性应用

深度学习在医疗影像分析中的革命性应用引言医疗影像分析是现代医学中不可或缺的一部分，特别是在疾病诊断和治疗过程中发挥了至关重要的作用。随着深度学习技术的发展，医疗影像分析的效率和准确性得到了显著提升。

Echo_Wish·2025-02-20 07:48

yolov8人脸识别与脸部关键点检测（代码+原理）

YOLOv8是一种基于深度学习的目标检测算法，通过将目标检测问题转化为一个回归问题，可以实现实时的目标检测。YOLOv8Face项目在YOLOv8的基础上进行了改进，使其更加适用于人脸检测。

QQ_1309399183·2025-02-20 07:13

基于Python的搜索引擎的设计与实现

搜索引擎,Python,爬虫,自然语言处理,信息检索,索引,算法,数据库1.背景介绍在信息爆炸的时代，海量数据无处不在，高效地获取所需信息变得至关重要。

AI大模型应用之禅·2025-02-20 06:42

【拥抱AI】如何实现AI外呼通话，并与客户达成确认

自然语言处理（NLP）：理解和生成自然语言对话。语音合成（TTS）：将文本转换为客户可以听到的语音。呼叫平台/API：用于发起和管理电话呼叫。数据库：存储客户信息、通话记录等数据。

奔跑草-·2025-02-20 06:08

探索Vearch：高效的深度学习向量相似度搜索系统

Vearch是一个可扩展的分布式系统，用于高效搜索深度学习向量的相似度。

scaFHIO·2025-02-20 06:08

华为的云端训练算力与迭代效率

华为云、云端训练、算力、迭代效率、人工智能、深度学习、模型训练、分布式训练、优化算法1.背景介绍人工智能（AI）技术近年来发展迅速，深度学习作为其核心驱动力，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展

AI大模型应用之禅·2025-02-20 05:34

AI外呼机器人：营销新利器还是骚扰电话的升级版？

AI外呼系统的核心技术是语音识别和自然语言处理。通过深度学习海量

yoloGina·2025-02-20 04:28

使用Cohere进行文本生成: 从安装到实战

Cohere是一家加拿大初创公司，提供自然语言处理模型，帮助企业提升人机交互体验。本文将详细介绍如何使用Cohere进行文本生成，包括环境配置、核心原理、代码演示和实际应用场景分析。

shuoac·2025-02-20 04:27

深入浅出：CUDA是什么，如何利用它进行高效并行计算

在当今这个数据驱动的时代，计算能力的需求日益增加，特别是在深度学习、科学计算和图像处理等领域。

码上飞扬·2025-02-20 03:38

【深度学习】学习率调度策略

什么是学习率可以理解为模型在每一次迭代中的模型更新调整的幅度，“学习”新信息的速度。学习率定义了模型权重（参数）在梯度下降或其他优化算法中的更新步伐。较大的学习率意味着在每次参数更新时，模型会进行更大幅度的调整，而较小的学习率则意味着细致的、渐进的调整。适当的学习率可以帮助模型跳出局部最优解。当使用较大的学习率时，模型有可能跨越一些小的局部最优，从而找到全局最优解，但也有可能错过全局最优。因此，在

黑白交界·2025-02-20 02:37

【深度学习pytorch-93】Transformer 相比 RNN 的优势

Transformer相比RNN的优势Transformer和RNN（循环神经网络）都是自然语言处理（NLP）领域的重要架构，但它们的工作原理和应用方式有很大不同。

华东算法王·2025-02-20 02:04

深度学习模型中的知识蒸馏是如何工作的?

深度学习模型在多个领域，特别是计算机视觉和自然语言处理中，已经取得了革命性的进展。然而，随着模型复杂性和资源需求的不断攀升，如何将这些庞大模型的知识浓缩为更紧凑、更高效的形式，成为了当前研究的热点。

c++服务器开发·2025-02-20 02:04

吐血整理！权重持久化方案优化，让你的模型性能飙升

权重持久化方案优化，让你的模型性能飙升引言你是否在做深度学习项目时，遭遇过模型训练结果无法有效保存，导致之前的努力付诸东流的痛苦？又或者在模型权重持久化时，发现保存和加载的速度极慢，严重影响项目进度？

盼达思文体科创·2025-02-20 01:57

《深入浅出AI》前言知识：深度学习基础总结

GoAI·2025-02-20 00:22

python中的深度学习框架TensorFlow 和 PyTorch 有什么区别？

TensorFlow和PyTorch是目前最流行的两个深度学习框架，它们在设计理念、使用方式和社区支持等方面存在一些显著的区别。

大懒猫软件·2025-02-20 00:51

怎么使用DeepSeek？DeepSeek使用教程

它能够通过自然语言处理技术理解用户的查询需求，并提供精准、全面的搜索结果。无论您是想查找信息、解答问题还是进行创意写作，DeepSeek都能为您提供高效的支持。

轻创思维·2025-02-19 23:37

深度学习torch之19种优化算法（optimizer）解析

提示：有谬误请指正摘要本博客详细介绍了多种常见的深度学习优化算法，包括经典的LBFGS、Rprop、Adagrad、RMSprop、Adadelta、ASGD、Adamax、Adam、AdamW、NAdam

@Mr_LiuYang·2025-02-19 23:06

探索TotalSegmentator：一款强大的全场景图像分割工具

探索TotalSegmentator：一款强大的全场景图像分割工具项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/to/TotalSegmentator项目简介是一个开源的、基于深度学习的全场景图像分割框架

计蕴斯Lowell·2025-02-19 23:04

自然语言处理NLP 01语言转换&语言模型

目录语言转化方式1.数据预处理（DataPreprocessing）(1)文本清理(2)分词(3)语言特殊处理2.特征提取（FeatureExtraction）(1)词袋模型（BagofWords,BoW）(2)TF-IDF(3)词嵌入（WordEmbedding）3.模型输入（ModelInput）(1)序列编码(2)预训练模型输入4.模型推理（ModelInference）(1)使用传统模型(

伊一大数据&人工智能学习日志·2025-02-19 22:56

从零到入门：人工智能学习路径全解析

对于初学者而言，建立正确的认知框架至关重要：1.技术图谱解析：机器学习（ML）：AI的核心驱动力，使计算机具备从数据中学习的能力深度学习（DL）：基于神经网络的进阶技术，擅长处理图像、语音等

这题有点难度·2025-02-19 21:24

DeepSeek底层揭秘——多跳推理

例如，在自然语言处理（NLP）中，多跳推理任务可能需要模型从多个段落中提取相关信息，并

9命怪猫·2025-02-19 20:14

【TVM教程】为 x86 CPU 自动调优卷积网络

ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。

·2025-02-19 20:45

AI技术在音乐产品中有哪些应用场景？

随着深度学习算法的出现、大数据和5G技术的成熟，AI人工智能已逐渐融入我们的生产生活中，在教育、医疗、政务办公、城市管理等多个方面发挥作用。

·2025-02-19 20:42

【深度学习入门：基于python的理论与实现读书笔记】第五章误差反向传播法

目录摘要第五章误差反向传播法简单层的实现乘法层的实现加法层的实现激活函数层的实现ReLU层Sigmoid层Affine层和Softmax层的实现Affine层Softmax-with-Loss层误差反向传播法的实现摘要该文章简要介绍了神经网络的误差反向传播法，省去了大量的推理过程，重点讲述了神经网络误差反向传播法的代码实现。第五章误差反向传播法反向传播就是从后到前局部计算偏导数并将其与从上游传来的

Bin二叉·2025-02-19 19:37

PyTorch与TensorFlow的对比：哪个框架更适合你的项目？

在机器学习和深度学习领域，PyTorch和TensorFlow是最流行的两个框架。它们各有特点，适用于不同的开发需求和场景。本文将详细对比这两个框架，帮助你根据项目需求选择最合适的工具。

木觞清·2025-02-19 18:59

【深度学习】计算机视觉（CV）-目标检测-DETR（DEtection TRansformer）—— 基于 Transformer 的端到端目标检测

1.什么是DETR？DETR（DEtectionTRansformer）是FacebookAI（FAIR）于2020年提出的端到端目标检测算法，它基于Transformer架构，消除了FasterR-CNN、YOLO等方法中的候选框（AnchorBoxes）和非极大值抑制（NMS）机制，使目标检测变得更简单、高效。论文：End-to-EndObjectDetectionwithTransforme

IT古董·2025-02-19 16:12

遥感影像目标检测：从CNN（Faster-RCNN）到Transformer（DETR）

一：深度卷积网络知识1.深度学习在遥感图像识别中的范式和问题2.深度学习的历史发展历程3.机器学习，深度学习等任务的基本处理流程4.卷积神经网络的基本原理5

岁月如歌，青春不败·2025-02-19 15:05

快速在Ubuntu18.04系统中离线部署深度学习环境

快速在Ubuntu18.04系统中离线部署深度学习环境本文部署的环境前提为电脑上新装的Ubuntu18.04并且没有联网，一切所需的软件均通过离线包安装，旨在模拟实际项目部署中的过程，文章中提及的资源文件在文章最底部

高次超静定的人·2025-02-19 13:46

基于 HanLP 的句子结构分析与关系抽取

一、引言自然语言处理（NLP）是人工智能领域的重要分支，旨在让计算机理解和处理人类语言。句子结构分析和关系抽取是NLP中的关键任务，它们可以帮助我们理解句子的语法结构和语义关系。

梦落青云·2025-02-19 12:10

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