自然语言处理深度学习第42页

我为什么要开始写作？

2020年初，我从千聊上认识了弘丹老师，经过一段时间的了解，我先后报名了零基础写作训练营和听书稿写作训练营，因为自己太过普通，这两次学习并未给我带来改变，于是，我毅然报名了2021年度会员，想要跟着弘丹老师深度学习

绿萝随心·2024-01-30 14:52

基于WSL2搭建Tensorflow GPU深度学习环境以及JupyterLab

由于在Windows上tensorflow在2.10之后的版本不再支持GPU运算，只能使用Linux，所以需要基于WSL2搭建环境（WSL2的环境搭建教程，点击此处查看）必要的软件安装：1、下载Firefoxsudoaptinstallfirefox把Firefox设为默认浏览器2、安装Miniconda先到清华源上下载安装Anaconda到WSLIndexof/anaconda/archive/

爆炸奶糖·2024-01-30 14:53

通过WSL2来实现Windows10/11的深度学习模型GPU加速，TensorFlow项，Jupyter及其插件安装，CQF心得，金融量化

通过WSL2来实现TF的GPU加速为什么要用WSL（WindowsSubsystemLinux）安装WSL2，miniconda，cuda，cudnn，TA-Lib安装WSL2安装Miniconda3安装CUDA安装cuDNN安装TensorFlow库安装TA-Lib库安装其它CQF及金融量化相关的库希望这篇博客对您有所帮助为什么要用WSL（WindowsSubsystemLinux）主要是Win

Mike_Leigh·2024-01-30 14:20

人机协同的情感调节和适应如何进行数学建模

2、情感理解和共情机器可以通过自然语言处理和机器学习技术，理解人类表达的情感信息，并通过模拟共情能力，对人类情感做出适当的反应和回应。

人机与认知实验室·2024-01-30 13:44

多只动物3D姿态估计与行为识别系统

虽然现有的深度学习方法已经实现了对常见动物的精确姿态估计、识别和行为分类，但由于缺乏注释良好的数据集，其应用依然受到挑战。

tzc_fly·2024-01-30 12:25

互联网加竞赛基于深度学习的人脸性别年龄识别 - 图像识别 opencv

文章目录0前言1课题描述2实现效果3算法实现原理3.1数据集3.2深度学习识别算法3.3特征提取主干网络3.4总体实现流程4具体实现4.1预训练数据格式4.2部分实现代码5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是毕业设计人脸性别年龄识别系统

Mr.D学长·2024-01-30 12:55

【大咖论道】周志华，唐杰教授等专家，站在 2022，展望大模型的未来

达摩院认为，超大规模预训练模型是从弱人工智能向通用人工智能的突破性探索，解决了传统深度学习的应用碎片化难题，但性能与能耗提升不成比例的效率问题限制了参数规模继续

深度学习技术前沿·2024-01-30 12:52

GPT是如何获得能力的？追溯语言模型的新兴能力及其来源

它在多个方面的能力远远超过了自然语言处理研究者们的预期。于是我们自然就有一个问题：ChatGPT是怎么变得这么强的？它的各种强大的能力到底从何而来？

qq_41771998·2024-01-30 12:51

webassembly003 TTS BARK.CPP

TTStaskTTS（Text-to-Speech）任务是一种自然语言处理（NLP）任务，其中模型的目标是将输入的文本转换为声音，实现自动语音合成。

FakeOccupational·2024-01-30 12:20

大语言模型的未来进化路径及其影响

从早期基于规则和统计学习的语言模型，到如今基于深度学习框架下的Transformer架构，如GPT系列、BERT等，大语言模型已经在自然语言处理领域取得了前所未有的突破。

TechCreator·2024-01-30 12:49

Vim实战：使用Vim实现图像分类任务（一）

和MixupEMA项目结构编译安装Vim环境环境安装过程安装库文件计算mean和std生成数据集摘要论文：https://arxiv.org/pdf/2401.09417v1.pdf翻译：近年来，随着深度学习的发展

AI浩·2024-01-30 11:06

政安晨的机器学习笔记——实例讲解深度学习工具PyTorch在Ubuntu系统上的安装入门（基于Miniconda）（非常详细）

PyTorch是一个开源的Python机器学习库，于2016年由Facebook的人工智能研究团队推出，有助于构建深度学习项目。

政安晨·2024-01-30 11:43

政安晨的机器学习笔记——基于Ubuntu系统的Miniconda安装Jupyter Notebook

一、准备工作Miniconda的安装请参考我的另一篇博客文章：实例讲解深度学习工具PyTorch在Ubuntu系统上的安装入门（基于Miniconda）（非常详细）https://blog.csdn.net

政安晨·2024-01-30 11:12

《自然》发布2024年值得关注的七大技术 | 简说基因 Curiosity

1.深度学习助力蛋白质设计从头设计蛋白质已经成熟为一种实用的工具，用于生成定制的酶和其他蛋白质。在这背后，深度学习功不可没。

简说基因-专业生信合作伙伴·2024-01-30 10:46

局部响应归一化层（LRN）

于是来个年前最后一更~局部响应归一化层（LocalResponseNormalization）局部响应归一化层简称LRN，是在深度学习中提高准确度的技术方法。

LiBiscuit·2024-01-30 10:09

《边缘计算》第2版——第三章边缘智能

第3章边缘智能边缘计算与人工智能场景有机结合，催生出边缘智能3.1边缘智能的定义3.1.1背景以深度神经网络为代表的深度学习算法在诸多人工智能相关的应用中取得了很好的效果，随着边缘计算的发展，人工智能应用越来越多地迁移到边缘进行

xiao_wyy·2024-01-30 10:30

自然语言nlp学习三

4-8Prompt-Learning--应用_哔哩哔哩_bilibiliPromptLearning（提示学习）是近年来在自然语言处理领域中，特别是在预训练-微调范式下的一个热门研究方向。

wangqiaowq·2024-01-30 10:13

为什么是大语言模型？

参考：复旦邱锡鹏：深度剖析ChatGPT类大语言模型的关键技术–我爱自然语言处理(52nlp.cn)随着算力的不断提升，语言模型已经从最初基于概率预测的模型发展到基于Transformer架构的预训练语言模型

wangqiaowq·2024-01-30 10:13

【AI视野·今日NLP 自然语言处理论文速览第七十六期】Fri, 12 Jan 2024

AI视野·今日CS.NLP自然语言处理论文速览Fri,12Jan2024Totally60papers上期速览✈更多精彩请移步主页DailyComputationandLanguagePapersAxisTour

hitrjj·2024-01-30 10:43

自然语言处理 TF-IDF

✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。个人主页：小嗷犬的个人主页个人网站：小嗷犬的技术小站个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。本文目录TF-IDF简介TF-IDF算法TFIDFTF-IDFTF-IDF的缺点TF-IDF简介TF-IDF（TermFrequency-InverseDocumentFrequency，词频-逆文档频率）是

小嗷犬·2024-01-30 10:42

自然语言处理（NLP）技术使用

自然语言处理（NLP）技术使用以下是一些自然语言处理（NLP）技术的例子：以上只是一些NLP技术的例子，还有许多其他的技术和应用，如文本分类、文本生成、问答系统等。

数据科学与艺术的贺公子·2024-01-30 10:10

PaddleNLP的简单使用

1介绍PaddleNLP是一个基于PaddlePaddle深度学习平台的自然语言处理（NLP）工具库。它提供了一系列用于文本处理、文本分类、情感分析、文本生成等任务的预训练模型、模型组件和工具函数。

J_bean·2024-01-30 10:06

大创项目推荐题目：基于机器视觉opencv的手势检测手势识别算法 - 深度学习卷积神经网络 opencv python

文章目录1简介2传统机器视觉的手势检测2.1轮廓检测法2.2算法结果2.3整体代码实现2.3.1算法流程3深度学习方法做手势识别3.1经典的卷积神经网络3.2YOLO系列3.3SSD3.4实现步骤3.4.1

laafeer·2024-01-30 09:48

生成式AI人工智能

生成式AI人工智能生成式AI生成式AI的核心思想生成对抗网络变分自编码器应用总结生成式AI生成式AI指的是基于神经网络和深度学习技术的人工智能系统，其能够根据输入的数据生成新的内容。

数据科学与艺术的贺公子·2024-01-30 09:54

自然语言处理领域论文整理(持续更新)

所有看过的论文序号标题+年份作者标签github代码链接内容简述原文链接状态1AttentionIsAllYouNeed（2017年）AshishVaswani∗，NoamShazeer∗模型,transformer,自然语言处理

零戚·2024-01-30 09:46

AI大语言模型学习笔记之三：协同深度学习的黑魔法 - GPU与Transformer模型

Transformer模型的崛起标志着人类在自然语言处理（NLP）和其他序列建模任务中取得了显著的突破性进展，而这一成就离不开GPU（图形处理单元）在深度学习中的高效率协同计算和处理。

DATA无界·2024-01-30 09:43

[深度学习]paddleocrv4模型推理要比v3版本慢很多原因

请问为何Mkldnn在ChineseV4下运行会比Onnx和Openblas慢很多？资料来源：https://github.com/sdcb/PaddleSharp/issues/75qaqz111commentedonDec6,2023•edited按Readme里面的说明来看，貌似mkl比openblas是要快的，在我的机器（R7-5800H16GWin1022H2）上跑出来的耗时对比如下：L

FL1623863129·2024-01-30 09:13

YOLOV5s行人识别改进引入CoT模块及SIOU损失函数

1.项目背景及意义近年来，深度学习算法不断取得了突破性进展，这也推动了人工智能技术的不断进步。机器视觉作为其中的重要一环，在不同领域也焕发出了强烈的生机。

deleteeee·2024-01-30 08:25

机器学习算法实现刑事案件文本分类

因此，通过收集法律与犯罪领域文本，构建起司法领域语料库，使用自然语言处理技术进行挖掘，实现文本分类，并利用机器学习等技术实现对法律案件的预测具有重要意义。

deleteeee·2024-01-30 08:23

【NLP冲吖~】〇、NLP（自然语言处理、大纲）

0、自然语言处理自然语言处理是一门用于理解人类语言、情感和思想的技术，是人工智能深度学习领域的一项重要分支，去年爆火的GPT就是该分支的一个重要落地的应用。

漂泊老猫·2024-01-30 08:21

大模型微调学习之旅③ — 基于 InternLM 和 LangChain 搭建你的知识库

目录一、大模型开发范式1、通用大模型的局限性：2、解决通用大模型范式的两种解决思路：①检索增强生成（RAG）②延呈传统自然语言处理算法微调（Finetune）二、LangChain简介①什么是LangChain②LangChain

Hoo K·2024-01-30 08:08

动手学RAG：汽车知识问答

原文：动手学RAG：汽车知识问答-知乎Part1内容介绍在自然语言处理领域，大型语言模型（LLM）如GPT-3、BERT等已经取得了显著的进展，它们能够生成连贯、自然的文本，回答问题，并执行其他复杂的语言任务

javastart·2024-01-30 08:03

win11下 “pytorch导出模型“ 以及 “C++使用onnxruntime部署”

部分一：PyTorch导出模型在Win11下，PyTorch是一个强大的深度学习框架，它提供了丰富的工具来训练和导出模型。

夏秃然·2024-01-30 07:08

HASHCAT（哈斯猫）--入门深度学习

Hashcat是一款密码爆破神器，信息安全必备工具之一，特此写篇文章记录总结之，以备不时之需，同时也可能帮助到看到本本文的网友。简介Hashcat是世界上最快的密码破解程序，是一个支持多平台、多算法的开源的分布式工具。官方：hashcat-advancedpasswordrecoveryGithub：GitHub-hashcat/hashcat:World'sfastestandmostadvan

Julian Paul Assange·2024-01-30 07:31

Dxy1239310216·2024-01-30 07:28

和深度学习什么关系？

小oo呆·2024-01-30 07:52

深度学习之卷积神经网络进阶版

上一讲我们介绍了卷积神经网络和多层感知机，也就是全链接网络。他们在网络架构上是串行的结构，也就是在每一层与每一层之间，前面一层的输出，是后面一层的输入。在神经网络里面，我们可能会有更加复杂的结构，比如，在每层之间有分支，甚至说要把每一层的输出再往前作为输入。我们来介绍两种比较复杂的神经网络结构：同时我们要思考，当我们遇见一个比较复杂的结构的时候，我们想要实现它，我们要怎么办？首先回顾一下上节课的知

丘小羽·2024-01-30 07:45

深度学习实战70-数学教材智能问答MathGPT模型与题目latex的pdf生成技术

大家好，我是微学AI,今天给大家介绍一下深度学习实战70-数学教材智能问答MathGPT模型与题目latex的pdf生成技术，本文利用MathGPT数学大模型实现的数学教材智能问答系统。

微学AI·2024-01-30 07:44

深度学习使用python建立最简单的神经元neuron

目录介绍数据：建模：模型：介绍在深度学习中，神经元通常指的是人工神经元（或感知器），它是深度神经网络中的基本单元。深度学习的神经元模拟了生物神经元的工作原理，但在实现上更加简化和抽象。

取名真难.·2024-01-30 06:35

神经网络建立(结果可变)最小神经元

目录介绍：初始化：建模:预测：改变结果：介绍：在深度学习中，神经元通常指的是人工神经元（或感知器），它是深度神经网络中的基本单元。深度学习的神经元模拟了生物神经元的工作原理，但在实现上更加简化和抽象。

取名真难.·2024-01-30 06:35

使用程序设计流程图解析并建立神经网络(不依赖深度学习library）

介绍：##Flowchartforasimpleneuralnetwork:#(1)Takeinputs输入#(2)Addbias(ifrequired)#(3)Assignrandomweightstoinputfeatures随机一个权重#(4)Runthecodefortraining.训练集训练#(5)Findtheerrorinprediction.找预测损失#(6)Updatethew

取名真难.·2024-01-30 06:27

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记5

注：书中对代码的讲解并不详细，本文对很多细节做了详细注释。另外，书上的源代码是在JupyterNotebook上运行的，较为分散，本文将代码集中起来，并加以完善，全部用vscode在python3.9.18下测试通过,对于书上部分章节也做了整合。Chapter5DeepLearningComputation5.1LayersandBlocksimporttorchfromtorchimportnn

南七澄江·2024-01-30 06:10

大模型基础

这种模型通常基于深度学习技术和大规模语言模型训练，能够模拟人类的对话方式，通过视频，图片以及语音和文本的方式与用户进行交互。

xiechaoyi123·2024-01-30 05:54

计算机视觉的基本概念和技术有哪些?

深度学习：这是一种强大的机器学习技术，被广泛

shanshan2099·2024-01-30 05:44

第二十七周：文献阅读笔记

DenseBlock5.Poolinglayers6.ImplementationDetails7.Experiments8.FeatureReuse9.代码实现总结摘要DenseNet（密集连接网络）是一种深度学习神经网络架构

@默然·2024-01-30 03:01

人工智能时代，怎么样才能？被称为懂行业？

文本情感分析和观点挖掘又被称为意见挖掘或者主观分析，是自然语言处理的重要研究方向。是一种对带有情感色彩的主观性文本进行分析处理，归纳和推理的过程。

nonviolence·2024-01-30 03:33

动手学深度学习（一）深度学习介绍1

目录一、引言1.日常生活中的机器学习：2.机器学习中的关键组件：2.1数据：2.2模型：2.3目标函数：2.4优化算法：3.各种机器学习问题：3.1监督学习：3.1.1回归：3.1.2分类：3.1.3标记问题：3.1.4搜索：3.1.5推荐系统：3.1.6序列学习：3.2无监督学习：3.3与环境互动：3.4强化学习：一、引言时至今日，人们常用的计算机程序几乎都是软件开发人员从零编写的。比如，现在开

Shining0596·2024-01-30 02:32

动手学深度学习（一）深度学习介绍2

目录二、起源三、深度学习的成功案例：四、特点：五、小结：二、起源为了解决各种各样的机器学习问题，深度学习提供了强大的工具。

Shining0596·2024-01-30 02:00

【大厂AI课学习笔记】1.1.3 常见术语解释

目录1.人工智能(Artificialintelligence)2.算法(Algorithms)3.机器学习(Machinelearning)4.深度学习(Deeplearning)5.神经网络(NN)

giszz·2024-01-30 02:30

EEG神经网络分类的深度学习方法

近年来，深度学习(DL)因其能够在阐明分类的相关特征的同时显著提高许多领域的分类性能而广受欢迎。本文旨在为对基于EEG的深度学习研究感兴趣的研究人员提供全面的参考来源。

茗创科技·2024-01-30 02:19

推荐频道

自然语言处理深度学习