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自然语言处理深度学习
广告行业中那些趣事系列68:五花八门的训练范式,你真的了解了吗
导读:本文是“数据拾光者”专栏的第六十八篇文章,这个系列将介绍在广告行业中
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和推荐系统实践。本篇主要介绍有监督、无监督、半监督、弱监督、蒸馏等五花八门的训练范式。
数据拾光者
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2024-02-02 06:39
【机器学习 &
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】卷积神经网络简述
个人主页:为梦而生~关注我一起学习吧!专栏:机器学习欢迎订阅!相对完整的机器学习基础教学!⭐特别提醒:针对机器学习,特别开始专栏:机器学习python实战欢迎订阅!本专栏针对机器学习基础专栏的理论知识,利用python代码进行实际展示,真正做到从基础到实战!往期推荐:【机器学习基础】一元线性回归(适合初学者的保姆级文章)【机器学习基础】多元线性回归(适合初学者的保姆级文章)【机器学习基础】决策树(
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【Python基础 & 机器学习】Python环境搭建(适合新手阅读的超详细教程)
机器学习python实战:用python带你感受真实的机器学习
深度学习
:现代人工智能的主流技术介绍python网络爬虫从基础到实战:Python的主流应用领域之一,也可以与人工智能领域相结合的技术往期推荐
为梦而生~
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2024-02-02 05:00
机器学习python实战
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第2章 大模型的基础知识2.2 大模型的关键技术2.2.2 预训练与微调
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中,我们通常需要大量的labeleddata来训练模型。然而,l
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2024-02-02 05:09
AI大模型应用开发实战案例详解
大数据
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AI与数字员工,会不会让你先下岗?
那么,同样基于NLP(
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黄豆的最爱
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2024-02-02 05:48
AI绘画探索人工智能的未来
Aileen_0v0热门专栏:华为鸿蒙系统学习|计算机网络|数据结构与算法个人格言:“没有罗马,那就自己创造罗马~”accusesbofsth.控告文章目录`AI绘画``前言``Al的应用领域`机器学习
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科技探索
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因此将图像识别、语音识别的
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网络(等其他识别网络)的特征值层,进行联结记忆。联结记忆的目的是形成记忆单元,模拟人脑中概念的基本结构。
vghjjgdfg
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2024-02-02 04:02
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自然语言处理
(四)
原文:NaturalLanguageProcessingwithTransformers译者:飞龙协议:CCBY-NC-SA4.0第十章:从头开始训练变换器在本书的开头段落中,我们提到了一个名为GitHubCopilot的复杂应用,它使用类似GPT的变换器来执行代码自动完成,这个功能在使用新语言或框架编程、学习编程或自动生成样板代码时特别有用。其他使用AI模型进行此类用途的产品包括TabNine和
绝不原创的飞龙
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2024-02-02 04:32
人工智能
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人工智能
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Pytorch框架搭建
记录下安装anaconda并配置GPU版本的pytorch1.清华镜像安装anaconda1.1安装地址:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/1.2选择适宜版本:以Windows11为例,我下载的是3.5.3.1版本64位的,即图中最后一个。2.安装anaconda2.1直接打开安装好的文件,根据指示一步步安装。(我忘记截图了
不想学习的Lucy
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2024-02-02 04:56
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使用colab、featurize进行
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神经网络学习小记录69——Pytorch使用GoogleColab进行
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_googlecolabpytorch_Bubbliiiing的博客-CSDN博客PyTorch快速查看pth文件保存的参数
TowerCrane2C
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2024-02-02 04:55
深度学习
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深度学习
-搭建Colab环境
Colab在云端提供了预配置的环境,可以直接开始编写代码,并且提供了免费的GPU和TPU资源,这对于训练
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模型等计算密集型任务非常有帮助,可以加速模型训练过程。
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2024-02-02 04:24
Python
图像识别
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深度学习
框架PyTorch的介绍和安装方法
一、Pytorch简介PyTorch是一个开源的
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框架,由FacebookAIResearch开发。它为用户提供了构建和训练
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模型的强大工具,广泛应用于计算机视觉、
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等领域。
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2024-02-02 03:20
杂谈
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pytorch
人工智能
医疗设备卓健控费系统的特点
医疗设备卓健控费系统的特点:卓健ZJ-V6.0控费系统基于人工智能的医疗设备智能控费系统,具有强大的数据挖掘、数据处理和
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分析能力,可以读取设备内部图像和项目信息,
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图像并分析患者检查部位、
zhengzhouliuhaha
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2024-02-02 02:10
软件需求
健康医疗
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结合创新!11种多尺度特征融合方法,附论文和代码
随着
深度学习
和计算机视觉技术的快速发展,多尺度特征融合已经成为一个备受关注的、不断探索的研究方向,它通过捕捉不同尺度和层次上的特征信息,提高对图像和视频内容的理解能力,为图像处理、计算机视觉和
深度学习
等领域的应用提供了坚实的基础
AI热心分享家
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2024-02-02 02:38
深度学习
人工智能
14篇最新Transformer热门论文!涵盖注意力机制、架构改进、适用性扩展等
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深度学习
技术的飞速发展中,Transformer模型无疑成为了当今研究的热点,它凭借其独特的架构和强大的表达能力,在
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、计算机视觉和语音识别等领域取得了令人瞩目的成果。
AI热心分享家
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2024-02-02 02:37
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算法面试八股文『 基础知识篇 』
正文来了什么是
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深度学习
是机器学习的一个分支,核心思想是使用深度神经网络来模拟和解决复杂的问题。深度神经网络是一种由多层神经元组成的模型,通常包含输入层
Daniel Muei
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2024-02-02 02:59
算法
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IT运维如何帮助企业降本增效?
通过利用机器学习、
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等技术,实现对IT系统的自动化监控、故障预测和智能维护,提高运维效率和质量。2、容器化和微服务随着容器技术的不断发展,容器化和微服务将成为IT监控运维管理的新趋势。
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2024-02-02 01:44
运维
1.6万字全面掌握 BERT:
自然语言处理
(NLP)从初学到高级的全面指南
BERT(双向编码器表示来自Transformer的模型)是由Google开发的一种革命性的
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(NLP)模型。它改变了语言理解任务的格局,使机器能够理解语言中的上下文和细微差异。
深度学习算法与自然语言处理
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NLP与大模型
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计算机相关专业毕业论文选题推荐
计算机科学以下是我推荐的20个计算机科学专业的本科论文选题:基于机器学习的推荐算法研究与实现基于区块链技术的数字身份认证方案设计与实现基于
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技术研究与应用基于机器学习的舆情分析系统设计与实现基于人工智能的语音识别技术研究与应用
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计算机论文
毕业设计:基于
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的天气短期风速预测系统 神经网络 人工智能
目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理三、检测的实现最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。对毕设有任何疑
Krin_IT
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的城市交通客流量预测 人工智能 LSTM
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Krin_IT
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lstm
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毕业设计:
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在文本情感分类中的研究与实践
目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理2.1神经网络2.2YOLOv5算法三、检测的实现3.1数据集3.2实验环境搭建3.3实验及结果分析最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投
Krin_IT
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深度学习毕业设计
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人工智能
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【Docker】【
深度学习
算法】在Docker中使用gunicorn启动多个并行算法服务,优化算法服务:从单进程到并行化
文章目录优化算法服务:从单进程到并行化单个服务架构多并行服务架构Docker化并指定并行服务数量扩展知识优化算法服务:从单进程到并行化在实际应用中,单个算法服务的并发能力可能无法满足需求。为了提高性能和并发处理能力,我们可以使用Gunicorn和Docker来实现算法服务的并行化部署。单个服务架构首先,让我们来看看单个服务的架构:fromfastapiimportFastAPIapp=FastAP
XD742971636
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Linux与运维
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深度学习
:人工智能的新篇章
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是人工智能领域的一项重要技术,通过模拟人脑神经网络的工作原理,实现了对大规模数据的学习和模式识别。
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第7章高级的
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最佳实践本章包括以下内容:Keras函数式API使用Keras回调函数使用TensorBoard可视化工具开发最先进模型的重要最佳实践本章将介绍几种强大的工具,可以让你朝着针对困难问题来开发最先进模型这一目标更近一步
weixin_42963026
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weixin_42963026
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ChatGPT和文心一言哪个更好用?
首先,ChatGPT和文心一言都是基于
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技术的人工智能聊天机器人。它们都可以理解人类的语言,并能够进行自动回复。但是,它们在功能和性能上存在一些差异。
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人工智能与大数据:技术前沿与实践
近年来,随着
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和神经网络的崛起,人工智能在语音识别、图像处理、
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2.5分类算法的评估指标有哪些?图1混淆矩阵上图中术语解释:TP(Truepositives)。表示被正确地划分为正例的个数,即实际为正例且被分类器划分为正例的实例数;FP(Falsepositives)。表示被错误地划分为正例的个数,即实际为负例但被分类器划分为正例的实例数;FN(Falsenegatives)。表示被错误地划分为负例的个数,即实际为正例但被分类器划分为负例的实例数;TN(Tru
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今日arXiv最热NLP大模型论文:伯克利&DeepMind联合研究,RaLMSpec让检索增强LLM速度提升2-7倍!
引言:知识密集型NLP任务中的挑战与RaLM的潜力在知识密集型
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(NLP)任务中,传统的大语言模型面临着将海量知识编码进全参数化模型的巨大挑战。
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】全连接神经网络
全连接神经网络全连接神经网络的结构整体结构神经网络:类似神经元,前一层可以不断地传递给下一层。神经网络模型由多个单元结构组成。单元结构单元结构的数学公式:a=h(wx+b)a=h(wx+b)a=h(wx+b)h(x):激活函数比如sigmoid就是激活函数之一隐藏层大多需要激活函数激活函数激活函数概述激活函数是非线性的函数(图像不是直线的)。非线性激活函数引入了非线性变换,使得神经网络可以逼近任意
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【变化检测】变化检测相关数据集+代码+论文合集
本文包含:光学影像变化检测领域数据集(有label的,无label的)、高光谱影像变化检测领域数据集、3D变化检测领域数据集、传统变化检测算法、
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mmSegmentation
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文章目录过程SDXLTensorRT构建SDXLTensorRTLCM调度器过程dockerpushkevinchina/deeplearning:cuda12.1torch2.1.1FROMnvidia/cuda:12.1.1-cudnn8-devel-ubuntu22.04ENVDEBIAN_FRONTEND=noninteractive#安装基本软件包RUNapt-getupdate&&\a
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【知识图谱--第一讲概论】
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文章目录1.卷积层2.池化层3.全连接层4.参数量计算1.卷积层我们以灰度图像为例进行讲解:让一个权重矩阵即卷积核(kernel)逐步在二维输入数据上“扫描”。卷积核“滑动”的同时,计算权重矩阵和扫描所得的数据矩阵的乘积,然后把结果汇总成一个输出像素。使用3x3卷积核,在未使用padding的情况下,卷积之后的图像尺寸为(width-2)*(height-2)。以下动图展示了in_channels
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C++调用yolo模型有哪些方法
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从换脸到克隆:IP Adapter FaceID的技术突破与应用
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