自然语言处理深度学习第77页

秋招记录-搜狗

总体感觉问简历项目居多，其他方面问的比较少，可能我不太符合这么一个需求吧，面试官说在搜索推荐领域，理解用户的需求是十分重要的，因此可能自然语言处理需要有一定的基础吧。

文哥的学习日记·2024-01-10 18:18

Yolov5双目测距-双目相机计数及测距教程（含代码）

Yolov5双目测距是一种基于深度学习模型的双目相机计数及测距方法，它可以用于在不同场景下进行物体检测、识别和测距。

从懒虫到爬虫·2024-01-10 17:25

人体姿态识别（附教程+代码）

人体姿态识别（HumanPoseEstimation）是一种基于计算机视觉和深度学习的技术，用于自动检测和识别人体的姿态和动作。它可以在图像或视频中准确地确定人体各个关节的位置和运动。

从懒虫到爬虫·2024-01-10 17:54

基于深度学习的视频检测分类综述（3）

3、基于彩色序列图像、光流图像以及声音的视频检测分类在前述的基础上加入了声音信，与之前不同的在于网络结构声音融合的差异。如图所示分别采用不同的网络层，参考文献见最后。图8基于彩色序列图像、光流图像以及声音的视频检测分类图9基于彩色序列图像、光流图像以及声音的视频检测分类图10基于彩色序列图像、光流图像以及声音的视频检测分类4、其它视频检测分类光流信息是需要提前提取出来了，因此有学者采用3D卷积获取

zzw1987·2024-01-10 17:44

Python与人工智能

目录编辑一、Python二.使用Python实现人工智能的几个具体案例2.1图像分类2.2自然语言处理2.3语音识别2.4推荐系统2.5机器翻译三.以下是使用Python实现的一个具体案例案例：垃圾邮件分类器一

Tech行者·2024-01-10 16:55

为什么是设置512,1024之类的像素大小

GPU优化：许多深度学习模型在训练和推理时依赖于GPU（图形处理单元）。GPU在处理尺寸为二的幂次方的数

pythonSuperman·2024-01-10 14:05

深入理解TF-IDF、BM25算法与BM25变种：揭秘信息检索的核心原理与应用

深入理解TF-IDF、BM25算法与BM25变种：揭秘信息检索的核心原理与应用1.文本特征表示方法:TF-IDF在信息检索,文本挖掘和自然语言处理领域,IF-IDF这个名字,从它在20世纪70年代初被发明

汀、人工智能·2024-01-10 14:00

详解Java中的serialVersionUID概念以及作用（附上Demo）

2.Demo前言原本实现Serializable接口的时候一直都没有serialVersionUID属性，直到看到涉及MybatisPlus新项目中都有该属性，于是做了一期学习了解，最后发现该属性类似深度学习训练中的种子

码农研究僧·2024-01-10 13:14

计算机视觉数据集

通过使用这些数据集，研究人员和工程师可以训练机器学习模型、深度学习模型和计算机视觉算法，以实现各种视觉任务，

「已注销」·2024-01-10 13:47

数据增强的基本概念和应用

数据增强对于深度学习具有重要的意义，可以作为一个单独的模块应用于各种各样的任务中。为了加深对数据增强常用库的方法介绍，通过使用实际案例分析实现这些方法，使自己加深对计算机视觉领域下的数据增强的理解。

Algorithm_Engineer_·2024-01-10 13:17

8 种流行的计算机视觉应用

这是在深度学习和机器学习的帮助下完成的。计算机视觉用于从能源和公用事业到制造业和汽车的行业，市场正在不断发展。什么是计算机视觉？计算机视觉帮助计算机学习数字图像的内容。它帮助计算机像我们的人类视觉一

南北极之间·2024-01-10 13:16

深度学习笔记：下载鸢尾花数据集，并展示所有的属性

背景：深度学习课程作业。通过此作业，可了解tensorflow、matplotlib、pandas和numpy。

BioVS·2024-01-10 12:36

Python练习题：猜数字游戏

#题目来源于MOOC课程《神经网络与深度学习》，程序为自己独立编写题目：随机产生一个1-10之间的整数，并提示用户输入1-10的整数进行猜测，判断是否猜中。

BioVS·2024-01-10 12:06

【技术科普】CPU、GPU、TPU、NPU分别是什么？哪个最强？

技术日新月异，物联网、人工智能、深度学习等遍地开花，各类芯片名词CPU，GPU,TPU,NPU层出不穷…它们都是什么？又有着什么千丝万缕的关系和区别？

英码科技·2024-01-10 12:35

transformer进行文本分析的模型代码

它在自然语言处理任务中被广泛应用，例如机器翻译。让我们逐步解释这段代码：类定义：classTransformerModel(nn.Module):这定义了一个名为Transfo

LinlyZhai·2024-01-10 12:09

11种概率分布，你了解几个？

这是昨天推送的从概率统计到深度学习，四大技术路线图谱，都在这里！文章中的第一大技术路线图谱如下所示，图中左侧正是本文要总结的所有常见概率分布。

小白学视觉·2024-01-10 11:31

常见的生成模型有哪些？

生成模型是深度学习领域的一类模型，它们的目标是学习如何生成数据的分布，从而能够生成新的、与真实数据类似的样本。

CA&AI-drugdesign·2024-01-10 11:38

CNN和RNN的区别是什么？

CNN（卷积神经网络）和RNN（循环神经网络）是深度学习中的两种主要神经网络类型，它们在结构、功能和应用领域上有显著的区别：核心结构与工作原理:CNN:CNN主要用于处理具有网格状拓扑结构的数据，如图像

CA&AI-drugdesign·2024-01-10 11:08

深度学习中Epoch和Batch Size的关系

在深度学习中，Epoch（周期）和BatchSize（批大小）是训练神经网络时经常使用的两个重要的超参数。

Cc小跟班·2024-01-10 11:06

如何利用ChatGPT快速生成月报？

ChatGPT介绍ChatGPT是一种先进的自然语言处理工具，由OpenAI开发。它基于openAI大模型技术，能理解和生成人类般的文本。ChatGPT能在多

AI光谱·2024-01-10 11:05

大模型训练算力利用率达60%，蚂蚁开源分布式训练扩展库ATorch

ATorch可针对不同模型和硬件资源，实现深度学习自动资源动态优化和分布式训练稳定性提升，帮助提升深度学习的智能性。

光锥智能·2024-01-10 11:56

深度学习与Pytorch实战（二）预测房价--线性回归

PyTorch实例：线性回归我们将实现一个线性回归模型，并用梯度下降算法求解该模型，从而给出预测曲线。准备数据首先我们编造一组数据，假如我们每隔一个月获取一次房价数据，代表0，1，2，3，4……月份，那么我们可以用PyTorch的linespace来构建1~100之间的均匀数字作为时间变量。importtorchimportmatplotlib.pyplotasplt#0~99月x=torch.T

volcanical·2024-01-10 10:33

PyTorch实战：波士顿房价预测案例

嗨，亲爱的读者们，欢迎来到这个关于深度学习实战的博客！今天，我们将深入探讨一个经典的机器学习问题：波士顿房价预测。

洞深视界·2024-01-10 10:02

基于pytorch的房价预测

简介本文主要介绍的基于pytorch和房价预测深度学习网络构建。该系统使用的是网络上的开源数据：实现了对房价数据的处理，包括词频统计、情感分析等，并将分析结果以图表形式进行展示。

大雾的小屋·2024-01-10 10:31

Colab打开GitHub公开&私人文件库

提供免费的GPU和TPU（TensorProcessingUnit）加速，有助于加速深度学习任务。（比如Py

Avasla·2024-01-10 10:55

【MATLAB】小波_LSTM神经网络时序预测算法

LSTM是一种深度学习中的流行方

Lwcah·2024-01-10 10:45

揭秘人工智能：探索智慧未来

二.人工智能的关键技术2.1机器学习2.2深度学习2.1计算机视觉2.4自然语言处理技术2.5脑机接口技术2.6知识图谱2.7人机交互2.8自主无人系统技术三.人工智能如何运作？

聆风吟_·2024-01-10 10:39

Exploiting Temporal Context for Tiny Object Detection(WACV2023)

大多数深度学习目标检测方法依赖于从静止图

怎么全是重名·2024-01-10 10:26

机器学习：自然语言处理介绍

机器学习在自然语言处理（NLP）领域扮演着关键的角色，它利用算法和统计模型来处理和理解人类语言。

rubyw·2024-01-10 10:22

多模态大模型

多模态大模型是指一种能够处理多种媒体数据（如文本、图像、音频、视频等）的深度学习模型。这些模型可以从不同的数据模态中学习到它们的共同语义，从而实现不同模态之间的跨媒体理解和生成。

道亦无名·2024-01-10 09:44

pytorch-gpu版本安装

前言PyTorch是一款广泛使用的python深度学习框架，它能够帮助研究者们快速构建和训练复杂的神经网络，在人工智能领域无疑是【宠儿】的存在。

EelBarb·2024-01-10 08:31

自然语言处理之文本表示（二）

本文主要参考Coursera上国立高等经济大学的自然语言处理课程和吴恩达老师的的机器学习课程。one-hotone-hot可以说是机器学习领域最常见的数据表示形式了。

fighting_7c21·2024-01-10 08:54

51-3 逐段精读、逐篇点评大模型论文系列—从入门到痴迷

在茫茫深度学习特别是大模型论文（后面简称论文）的海洋中，我寻觅着大模型的智慧之珠。历经千帆，我发现沐神、朱毅两位大神所分享的论文系列，如同璀璨的明珠，闪耀着无尽的光辉。

深圳季连AIgraphX·2024-01-10 08:16

人工智能与供应链行业融合：预测算法的通用化与实战化

文章目录前言供应链预测算法的基本流程统计学习模型与机器学习在供应链预测中的角色深度学习模型在智能供应链中的应用算法融合与应用场景实现后记前言随着数字化时代的到来，人工智能已经逐渐成为企业信息化建设的重要手段

想你依然心痛·2024-01-10 07:19

Hugging Face Datasets文本质量分析，识别低质量内容、垃圾数据、偏见内容、识别毒性内容、检测重复文档、识别测试集污染数据、识别过短的内容

在机器学习和自然语言处理的世界中，数据的质量至关重要。HuggingFace提供了大量的文本数据集，但是如何评估这些数据集的质量呢？

代码讲故事·2024-01-10 07:24

深度迁移学习

深度迁移学习是一种机器学习方法，其核心思想是将在一个任务中训练得到的深度学习模型作为初始点，重新应用到另一个任务中。这种方法的目标是从已学习的相关任务中转移知识，以改进新任务的学习。

道亦无名·2024-01-10 06:45

探索人工智能：深度学习、人工智能安全和人工智能

深度学习是人工智能的一种重要技术，它模拟了人类大脑神经网络的工作原理，通过建立多层次的神经元网络来实现对数据的分析和处理。这种技术的引入使得人工智能的发展进入到了一个新的阶段。

广州硅基技术官方·2024-01-10 06:26

C2-3.3.2 机器学习/深度学习——数据增强

C2-3.3.2数据增强参考链接1、为什么要使用数据增强？※总结最经典的一句话：希望模型学习的更稳健当数据量不足时候：人工智能三要素之一为数据，但获取大量数据成本高，但数据又是提高模型精度和泛化效果的重要因素。当数据量不足时，模型很容易过拟合，精度也无法继续提升，因此数据增强技术应运而生通过执行数据增强，你可以阻止神经网络学习不相关的特征，从根本上提升整体性能。——见后面4、应用场景举例2、什么是

帅翰GG·2024-01-10 06:43

bert和GPT使用的transformer有什么不同

Bert(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)是一种预训练语言模型，可以被用于自然语言处理任务，如文本分类、问答、语句相似度计算等。

Nate Hillick·2024-01-10 06:11

【组队学习】Task03：学习BERT和GPT

组队学习资料：datawhale8月组队学习-基于transformers的自然语言处理(NLP)入门Task03主要学习内容：2.3-图解BERT.md2.4-图解GPT.md声明:NLP纯小白,本文内容主要是作为个人学习笔记

诡途·2024-01-10 06:06

自然语言处理-情感分析及数据集

情感分析及数据集随着在线社交媒体和评论平台的快速发展，大量评论的数据被记录下来。这些数据具有支持决策过程的巨大潜力。情感分析（sentimentanalysis）研究人们在文本中（如产品评论、博客评论和论坛讨论等）“隐藏”的情绪。它在广泛应用于政治（如公众对政策的情绪分析）、金融（如市场情绪分析）和营销（如产品研究和品牌管理）等领域。由于情感可以被分类为离散的极性或尺度（例如，积极的和消极的），我

白云如幻·2024-01-10 06:34

Transformers 2023年度回顾：从BERT到GPT4

特别是机器学习(ML)模型在自然语言处理(NLP)领域取得了重大进展。一个关键的突破是引入了“自注意力”和用于序列处理的Transformers架构，这使得之前主导该领域的几个关键问题得以解决。

柴神·2024-01-10 06:32

基于深度学习的手势识别

本文提出了一种基于深度学习的手势识别方法，通过使用卷积神经网络（CNN）对手势图像进行特征提取和分类。实验结果表明，该方法在手势识别准确率和实时性方面都有着较好的表现。

automan_huyaoge·2024-01-10 05:26

ChatGPT 论文：Enhancing Few-shot Text-to-SQL Capabilities of Large Language Models (一)

摘要上下文学习（ICL）已成为处理各种自然语言处理任务的一种新方法，它利用大型语言模型（LLM）根据上下文进行预测，并辅以一些示例或特定于任务的指令。

数大招疯·2024-01-10 05:25

“不缺钱，只缺人” ，同传翻译的那些事儿

文本问答、结构化数据问答、文本翻译、机器同传、对话系统等实践项目的全流程讲解，旨在帮助开发者更全面清晰地掌握百度飞桨框架在NLP领域的用法，并能够举一反三、灵活使用飞桨框架和PaddleNLP进行NLP深度学习实践

飞桨PaddlePaddle·2024-01-10 05:24

毕业设计——基于深度学习的手势识别以及手势交互功能（TensorFlow）（YOLO）

1、背景介绍2、项目简介3、环境配置配置介绍版本4、模型实现数据集制作手势训练模型评估识别效果5、GUI界面以及手势交互的实现区域介绍展示初始页面识别页面多媒体控制页面6、结语前言今天，向大家介绍基于深度学习的手势识别以及手势交互功能的实现

deep_learning333·2024-01-10 05:24

深度学习手势识别学习

深度学习代码学习os.environ[]使用os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"##设置当前使用的GPU设备仅为0号设备2.argparse.ArgumentParser

33的史努比·2024-01-10 05:23

AI：118-基于深度学习的法庭口译实时翻译

欢迎订阅支持，正在不断更新中~一.基于深度学习的法庭口译实时翻译系统1.1背景随着全球化进程的不断深化，法庭面临了越来越多来自不同语言和文

一见已难忘·2024-01-10 05:53

文本挖掘之情感分析详细介绍

文本挖掘的情感分析是什么文本挖掘的情感分析是指通过计算机技术和自然语言处理技术，对文本中的情绪、情感进行分析和识别的过程。

亦旧sea·2024-01-10 05:51

文本数据与分析方法的介绍与讨论

文本数据可以在计算机系统中进行存储、处理和分析，也可以用于自然语言处理、机器学习和数据挖掘等领域的研究和应用。如何获得文本数据获得文本数据可以有多种途径。

亦旧sea·2024-01-10 05:20

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