自然语言处理深度学习

自然语言处理合适于哪些使用场景？NLP应用场景

人工智能已经成为大众耳熟能详的词汇，而自然语言处理(NLP)却很少有人了解。自然语言处理合适于哪些使用场景？
程序媛珂珂·2024-01-13 22:39

NLP自然语言处理应用场景

NLP自然语言处理应用场景：智能客服：NLP可以用于开发智能客服系统，帮助用户解决问题，提供快速响应和个性化服务。
相信光的力量-哇哈里·2024-01-13 22:39

自然语言处理在开放搜索中的应用

简介：构建搜索引擎的时候，都会遇到很多效果优化的问题，其中很多都和自然语言处理相关。本文通过结合开放搜索中NLP技术要点进行解读和分析。
阿里云开放搜索·2024-01-13 22:38

友思特分享 | Neuro-T：零代码自动深度学习训练平台

在这种背景下，融合深度学习的视觉检测方案有效地结合了两者的优势，满足
友思特 机器视觉与光电·2024-01-13 22:24

友思特 Neuro-R：快速部署实时推理API

在这个过程中，深度学习算法
友思特 机器视觉与光电·2024-01-13 22:24

人工智能时代的三大生产要素

首先获得大量的数据，然后通过一定的算法（例如深度学习、神经网络、支持向量机等等）对这些数据进行处理，形成一定的模型，就可以通过这个模型代替人处理很多现实中的问题。
傅越驰Ameeya·2024-01-13 21:11

简单的图像中箭头方向识别

前言：说起图像识别，很多人第一次反应就是机器学习，深度学习，卷积神经网络搞起来这还没完，要有筛选各种模型，调参以及等待模型训练完成等等不仅烦锁，而且一旦结果不理想，那又得是苦逼的调参和漫长的等待（训练完成
卖小麦←_←·2024-01-13 21:43

自然语言处理持续更新

文章目录自然语言处理列出几种文本特征提取算法RNN基本原理RNN常见的几种设计模式是怎样的？RNN为什么会梯度消失？RNN为什么会梯度爆炸？RNN中为什么要采用tanh而不是ReLu作为激活函数？
搬砖成就梦想·2024-01-13 21:35

深度学习的感觉

发现深度学习以后，每天都有收获，每天都在进步，感觉非常的开心，我的生活每天都有改变。我要继续努力，继续加油。真正的学习，绝对不是泛泛浏览，而是深度学习，深度思考，学以致用，深度输出。
清晨的白鸽·2024-01-13 21:57

Multimodal Unsupervised Image-to-Image Translation（MUNIT）在windows系统源码调试

最近研一刚刚开学，由于在本科期间真的没有接触过人工智能、机器学习、深度学习这些东西，真的是一无所知。
鲸鱼的眼泪·2024-01-13 20:04

2022-03-23

自然语言处理实验演示-15.KerasTextBlob文本分词事实上，并不存在一个单一的工具库能解决全部的NLP业务需求。
跨象乘云·2024-01-13 20:29

【论文阅读】Self-supervised Learning: Generative or Contrastive

Abstract研究了在计算机视觉、自然语言处理和图形学习中用于表示的新的自监督学习方法。全面回顾了现有的实证方法，并根据其目的将其归纳为三大类：生成性、对比性和生成性对比（对抗性）。
鱼小丸·2024-01-13 20:40

Colab 谷歌免费的云端Python编程环境初体验

GoogleColab是一个强大且免费的云端Python编程环境，为学生、研究人员和开发者提供了一个便捷的平台来开展数据科学、机器学习和深度学习项目。Colab有哪些功能？
LF-DevJourney·2024-01-13 19:09

YOLOv4剪枝【附代码】

本项目只是负责把框架搭建起来，没有进行重训练的微调或者去研究应该剪哪里比较好，需要自己去研究YOLOv4代码参考：Pytorch搭建自己的YoloV4目标检测平台（Bubbliiiing深度学习教程）_
爱吃肉的鹏·2024-01-13 19:35

基于情感词典的文本情感分析

目前，情感分析主要方法如下：基于情感词典的情感分析基于机器学习的情感分析基于深度学习的情感分析本文主要讲解基于情感词典的情感分析方法。二、数据准
dreampai·2024-01-13 19:19

DiSparse: Disentangled Sparsification for Multitask Model Compression论文简读

在深度学习中，尤其是计算机视觉领域，卷积神经网络（CNN）由于其卓越的性能而被广泛应用，但随着模型规模的增大和参数数量的剧增，对于边缘设备等资源有限的应用场景，有效压缩模型以节省存储空间和提高计算效率变得至关重要
云雨、·2024-01-13 19:32

Tianchi发布完整开源数据集！

包含了计算机视觉，自然语言处理，金融，电商，医疗，工业，农业等数据集，非常适合学习和实践，Datawhale整理如下：#数据集开源地址https://tianchi.aliyun.com/dataset
无忧获客01·2024-01-13 18:09

torch.where()函数

在深度学习的实现中，处理条件逻辑是一项常见而重要的任务。PyTorch提供了一个强大的函数torch.where()，它使得基于条件的张量操作变得既简单又高效。
uestc_Venn·2024-01-13 18:05

深度学习模型中 argparse 模块Python 脚本的部分参数解读

尤其注意下面这句中的action="store_true"的作用解析：--resume_ckpt是一个标志参数，它不需要附加值。如果将该参数作为命令行参数传递给脚本，则resume_ckpt的值将被设置为True。action="store_true"意味着如果在命令行中指定了--resume_ckpt参数，则将其值设置为True。如果未指定该参数，则该参数的值将为False。help参数是此参数
Trouville01·2024-01-13 17:59

深度学习：图像变换transforms

0.前言记录pytorch中torchvision.transforms的图像变换.在这里，只使用transforms实现基本的功能，并没有对函数中的其他参数进行解读。参考:pytorch中transforms函数的21种使用方法解析fromtorchvisionimporttransforms1.变换函数测试原图(c,h,w)=(3,280,300)fromtorchvisionimporttr
ZERO_pan·2024-01-13 17:58

[C#]利用paddleocr进行表格识别

官方框架地址】https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR.git【算法介绍】PaddleOCR表格识别是PaddlePaddle开源项目中的一个强大功能，它利用深度学习技术实现了对各类表格的高精度识别
FL1623863129·2024-01-13 17:54

基于YOLOv5的行人检测系统

文中提到了基于YOLOv5设计的人口密度检测系统，该系统通过深度学习算法对人群进行检测和计数，主要应用于商场、路口等需要控制人流的场所。系统通过YO
TechMasterPlus·2024-01-13 17:22

使用深度学习开发癌症复发风险分层模型，可改善早期发现和推进早期干预（IF5+)

DeepLearning-BasedMulti-OmicsIntegrationRobustlyPredictsRelapseinProstateCancer基于深度学习的多组学整合有力地预测了前列腺癌的复发情况发表期刊
生信学霸·2024-01-13 17:13

深度学习学习笔记+知识点总结(4万字)

文章目录深度学习神经网络中的Epoch、Iteration、Batchsize反向传播（BP）CNN本质和优势鞍点的定义和特点？神经网络数据预处理方法有哪些？神经网络怎样进行参数初始化？
搬砖成就梦想·2024-01-13 16:45

深度学习数学知识点

一、线性代数二、概率论三、微积分四、凸优化参考资料一、线性代数书籍&视频李宏毅线性代数MITLinearAlgebra知识点1）线性空间及线性变换2）矩阵的基本概念3）状态转移矩阵4）特征向量5）矩阵的相关乘法6）矩阵的QR分解7）对称矩阵、正交矩阵、正定矩阵8）矩阵的SVD分解9）矩阵的求导10）矩阵映射/投影11）矩阵的秩12）矩阵的特征值和特征空间二、概率论书籍&视频MITIntroduct
搬砖成就梦想·2024-01-13 16:13

智能时代：自然语言生成SQL与知识图谱问答实战

语义解析前言语义解析的应用场景总结概论语义解析和大模型的关系延伸阅读前言语义解析技术可以提高人机交互的效率和准确性，在自然语言处理、数据分析、智能客服、智能家居等领域都有广泛的应用前景。
洁洁！·2024-01-13 16:03

Python分词介绍

一、引言分词是自然语言处理中的一个基本步骤，它是将句子拆分为单个的词或词素的过程。在Python中，有许多分词工具可以使用，其中最常用的是jieba分词。
Dxy1239310216·2024-01-13 16:27

利用双对比学习模型DCL鉴别视频中伪造的面部

©作者|Doreen01背景介绍随着图像改造技术在深度学习的支持下飞速发展，出现了各种各样“换脸”的操作。这些伪造的面部在程序的优化下达到了以假乱真的效果，随之也带来了一些侵犯肖像权等潜在的问题。
CV案例精选·2024-01-13 15:01

TensorFlow是由Google开发的开源深度学习框架

TensorFlow是由Google开发的开源深度学习框架。它提供了一种灵活而高效的方式来构建和训练神经网络模型。
python无人驾驶 医学芯片·2024-01-13 15:24

人工智能技术的发展

人工智能技术包括机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，可以使机器人具备更强的智能和自主学习能力，能够进行更复杂的任务和决策。
python无人驾驶 医学芯片·2024-01-13 14:32

人工智能技术的应用

人工智能技术的应用：无人手机可以通过集成人工智能技术，实现语音识别、语音合成、自然语言处理等功能，从而实现更加智能化的交互体验。
python无人驾驶 医学芯片·2024-01-13 14:32

每日一练：LeeCode-104. 二叉树的最大深度【二叉树】

本文是力扣LeeCode-104.二叉树的最大深度学习与理解过程，本文仅做学习之用，对本题感兴趣的小伙伴可以出门左拐LeeCode。给定一个二叉树root，返回其最大深度。
666-LBJ-666·2024-01-13 14:56

【深度学习环境搭建】Windows+Anaconda+PyCharm+pytorch（GPU）的环境搭建过程及可能产生的问题解决方法（小白安装版）

目录一、前期准备1.确定电脑支持GPU2.确认Anaconda已安装3.查看电脑所支持的CUDA最高版本二、pytorch安装1.在Anaconda下创建一个新环境2.安装pytorch三、PyCharm调用pytorch四、报错解决方案汇总一、前期准备1.确定电脑支持GPU方法一：在任务栏空白处右击选择“任务管理器”，再选择“性能”就可以查看是否有GPU（要英伟达的）。方法二：在开始中搜索“设备
zhu1zhu1·2024-01-13 13:03

深度学习环境搭建anaconda+pytorch+gpu

一、升级nvrdia显卡驱动1、安装cuda2、安装cudnn二、安装anaconda1、官网下载对应版本：https://www.anaconda.com/products/individual打开anacondaprompt终端，执行condalist查看详细信息2、安装虚拟环境condacreate-nenvironment_namepython=X.X默认安装到c盘，建议安装到空间较大的盘
setupsong·2024-01-13 13:31

深度学习环境搭建——利用anaconda+pytorch搭建自己的深度学习环境（以YOLOv5环境搭建为例）2023.9.26最新

博客主页：是dream系列专栏：深度学习环境搭建、环境配置问题解决、自然语言处理、语音信号处理、项目开发每日语录：要有最朴素的生活和最遥远的梦想，即使明天天寒地冻，山高水远，路远马亡。
是dream·2024-01-13 13:01

深度学习环境搭建（cpu版本）Anaconda+pytorch+Visual Studio Code

首先分别介绍一下Anaconda和pytorch：*Anaconda中文大蟒蛇，是一个开源的python发行版本，其包含了conda,python等180多个科学包及其依赖项。常用指令及其作用condaclean-p删除没用的包condaclean-ttar打包condacreate-nxxxpython=xx创建python版本为xx的xxx虚拟环境conda–help查看各种指令condain
小小怪下士ss·2024-01-13 13:01

pytorch深度学习环境搭建2023——GPU版本

文章目录环境卸载环境安装cuda安装cudann安装Anaconda安装常用终端命令跑模型本博客专门针对有独立显卡的GPU版本环境安装，cpu版本我不太清楚，我猜如果您用cpu跑神经网络，你估计也很难崩以下是作者亲身体验安装并成功所看的博客，过程中基本上所有坑都踩了，附上这些链接配上讲解，希望大家可以成功，我的建议是如果以后要用到tensorflow的话，装低版本的CUDAToolkit，显卡可以
慢成长·2024-01-13 13:29

[书生·浦语大模型实战营]——轻松玩转书生·浦语大模型趣味 Demo

这些模型在各种任务中展现出惊人的性能，比如自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。常用结构这种模型通常采用深度神经网络
m0_63368228·2024-01-13 13:59

【深度学习环境搭建】Windows搭建Anaconda3、已经Pytorch的GPU版本

目录搭建Anaconda3搭建GPU版本的Pytorch你的pip也要换源，推荐阿里源打开conda的PowerShell验证搭建Anaconda3无脑下载安装包安装（自行百度）注意点：1、用户目录下的.condarc需要配置（自定义环境的地址（别忘了给文件夹加权限）；镜像源）搭建GPU版本的Pytorch1、先看你的显卡版本Win+R->输入命令nvidia-smi，看你的cuda版本2.下载离
诗酒当趁年华·2024-01-13 13:24

深度学习入门之6--卷积神经网络1(理论讲解)

优点2.1.1、全连接存在的问题：2.1.2、卷积的优点：2.2、卷积运算2.3、填充2.4、步幅2.5、三维卷积运算2.6、结合方块思考2.7、批处理3、池化层3.1、计算方式3.2、特征该文章是对《深度学习入门基于
梦灯·2024-01-13 13:06

深度学习入门之6--卷积神经网络2(代码实现)

目录1、卷积层和池化层实现1.1、4维数组1.2、基于im2col的展开1.3、卷积层的实现1.4、池化层的是实现2、CNN实现2.1、目录结构如下：2.2、结果如下：2.3、代码实现：2.3.1simple_convnet.py2.3.2train_convnet3、CNN可视化3.1、第一层权重的可视化3.2、基于分层结构的信息4、代表性的CNN4.1、LeNet4.2、AlexNet该文章是
梦灯·2024-01-13 13:06

深度学习入门之5--网络学习相关技巧2(权重设置)

、简述2、sigmiod权重初始值3、relu权重初始值4、案例：不同初始值比较4.1common文件夹4.2ch06文件夹4.2.1weight_init_compare.py4.3结果该文章是对《深度学习入门基于
梦灯·2024-01-13 13:36

深度学习入门之5--网络学习相关技巧3(Batch Normalization)

目录1、BatchNormalization算法2、评估2.1、common/multi_layer_net_extend.py2.2、batch_norm_test.py3结果该文章是对《深度学习入门基于
梦灯·2024-01-13 13:36

深度学习入门之5--网络学习相关技巧4(正则化)

3、Dropout3.1案例3.1.1案例结果3.1.2代码实现如下：1、trainer.py2、multi_layer_net_extend.py3、overfit_dropout.py该文章是对《深度学习入门基于
梦灯·2024-01-13 13:36

深度学习入门之1--感知机

目录1什么是感知机2简单逻辑电路及实现2.1与门2.2或门2.3与非门2.4异或门3总结该文章是对《深度学习入门基于Python的理论与实现》的总结，作者是[日]斋藤康毅1什么是感知机感知机是由美国学者
梦灯·2024-01-13 13:06

深度学习入门之2--神经网络

目录1神经网络初解2激活函数及实现2.1初识激活函数2.1激活函数类型及实现2.1.1阶跃函数及实现2.1.2sigmoid函数及实现2.1.3Relu函数及实现2.1.4恒等函数和softmax函数及实现3手写数字识别3.1mnist数据集3.1.1下载数据集3.1.2读取数据集3.2神经网络推理处理3.2.1ch03/neuralnet_mnist.py3.2.2dataset/mnist.p
梦灯·2024-01-13 13:06

智能导诊-医院信息化建设标准

智能导诊系统主要依赖于自然语言处理和机器学习等技术。患者可以通过语音、文字等方式描述病情，系统通过自然语言处理技术对病情进行语义分析和理解。
源码技术栈·2024-01-13 12:18

【Python机器学习】深度学习——调参

先用MLPClassifier应用到two_moons数据集上：fromsklearn.neural_networkimportMLPClassifierfromsklearn.datasetsimportmake_moonsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportmglearnimportmatplotlib.pyplotas
zhangbin_237·2024-01-13 12:05

2023 12.16～12.22 周报

title：Deeplearningunfloodingforrobustsubsaltwaveforminversion标题：深度学习解洪用于稳健的盐下波形反演作者：AbdullahAlali，VladimirKazei
shengMio·2024-01-13 12:03

imgaug库指南（19）：从入门到精通的【图像增强】之旅

引言在深度学习和计算机视觉的世界里，数据是模型训练的基石，其质量与数量直接影响着模型的性能。然而，获取大量高质量的标注数据往往需要耗费大量的时间和资源。
高斯小哥·2024-01-13 11:09
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