自然语言处理深度学习第83页

人工智能发展简史第二章：第一次浪潮期-20 世纪 60 年代

到了20世纪60年代，人工智能出现了第一次高潮，发展出了符号逻辑，解决了若干通用问题，初步萌芽了自然语言处理和人机对话技术。

ChatGPT_X·2024-01-20 04:39

文心一言使用心得

文心一言基于百度强大的自然语言处理技术，通过对大量文本数据的训练，学会了生成自然语言的技能。在此，我想分享一下我使用文心一言的感受和思考。

零点三分·2024-01-20 03:43

视频快速转人体关键点检测

快速视频转人体关键点检测【决胜最强王者】前言人体关键点检测与深度学习项目介绍：人工智能挑战水城余哥项目实施步骤Step1:上传视频文件Step2:修改文件名为in.mp4Step3:点击按钮运行Step4

OverlordDuke·2024-01-20 03:43

基于深度学习的老黑白视频修复

基于深度学习的老黑白视频修复PaddleGAN实现老北京黑白视频修复项目背景与意义安装PaddleGAN1.1准备工作1.2下载PaddleGAN代码1.3安装依赖导入依赖包2.1导入相关库2.2定义display

OverlordDuke·2024-01-20 03:12

深度学习平台demo(三）- C#共享内存方式读写数据及图像

上面博客C#和python通过socket方法进行通信_jiugeshao的专栏-CSDN博客提到接下来讲下如何通过c#共享内存方式来读写数据及图像，以给c#和python之间通过共享内存方式读写图片埋下伏笔。所实验的界面长如下样子（右边是panel控件里放入了一个picturebox控件）：成员按变量有如下：[DllImport("user32.dll",CharSet=CharSet.Auto

竹叶青lvye·2024-01-20 03:40

基于深度学习的复杂背景下目标检测研究—论文解读

1.创新点论文主要针对模型训练中出现的正负样本不均衡问题，根据困难样本挖掘原理，在原有的损失函数中引入调制因子，将背景部分视为简单样本，减小背景损失在置信损失中的占比，使得模型收敛更快速，模型训练更充分，从而提高了复杂背景下的目标检测精度。同时，通过构建特征金字塔和融合多层特征图的方式，实现对低层特征图的语义信息融合增强，以提高对小目标检测的精度，从而提高整体的检测精度。2.实现方法本文检

寂静之地·2024-01-20 03:28

【论文总结】基于深度学习的特征点提取，特征点检测的方法总结

醉酒柴柴·2024-01-20 03:26

行为检测论文笔记【综述】基于深度学习的行为检测方法综述

近年来，基于深度学习的方法在行为检测领域取得了巨大的进展，引起了国内外研究者的关注，对这些方法进行了全面的梳理和总结，介绍了行为检测任务的详细定义和面临的主要挑战;从时序行为检测和时空行为检测2个方面对相关文献做了细致地分类

计算机视觉-杨帆·2024-01-20 03:26

介绍 TensorFlow 的基本概念和使用场景

文章目录一、概念二、案例三、常见问题四、优缺点优点缺点五、相关链接一、概念TensorFlow是一个开源机器学习和深度学习框架，由Google开发并于2015年发布。

雪梅零落·2024-01-20 03:13

用好8项行为，内修自身，外融团队-4

在深度学习4D团队系统后，

简小喵喵·2024-01-20 03:13

未来之笔：AI绘画如何重新定义人物设计艺术

然而，随着深度学习和神

Coding的叶子·2024-01-20 02:15

智慧之光：ChatGPT 引领工作效率新纪元

它具有强大的自然语言处理能力，能够理解和回答各种问题，协

灸哥漫谈·2024-01-20 01:20

03242022《深度学习》第100/ 500本【佳庆方舟读书】

03242022《深度学习》第100/500本【佳庆方舟读书】总结：彻底解决你的知识焦虑。

旭哥_优秀是一种习惯·2024-01-20 01:54

（2023版）斯坦福CS231n学习笔记：DL与CV教程 (12) | 视觉模型可视化与可解释性（Visualizing and Understanding）

前言笔记专栏：斯坦福CS231N：面向视觉识别的卷积神经网络（23）课程链接：https://www.bilibili.com/video/BV1xV411R7i5CS231n:深度学习计算机视觉（2017

女王の专属领地·2024-01-20 01:15

基于 Transformer 的 NLP 智能对话机器人实战课程（大纲1-10章）

GiteeTransformer101Q标签:Transformer,注意力机制,Attention机制,Transfomer课程,Transformer架构,Transformer模型,对话机器人,NLP课程,NLP,自然语言处理

孙庚辛·2024-01-20 00:09

深度学习中Numpy的一些注意点（多维数组；数据类型转换、数组扁平化、np.where()、np.argmax()、图像拼接、生成同shape的图片）

文章目录1多维数组压缩维度扩充维度2numpy类型转换深度学习常见的float32类型。

又又土·2024-01-20 00:17

【话题】自然语言处理的发展

随着深度学习和大数据技术的进步，自然语言处理取得了显著的进步。人们正在研究如何使计算机更好地理解和生成人类语言，以及如何应用NLP技术改善搜索引擎、语音助手、机器翻译等领域。

RisunJan·2024-01-19 23:39

【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】EfficientNet_V1模型算法详解

【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】EfficientNet_V1模型算法详解文章目录【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】EfficientNet_V1模型算法详解前言

牙牙要健康·2024-01-19 22:46

深度学习记录--mini-batch gradient descent

batchvsmini-batchgradientdescentbatch：段，块与传统的batch梯度下降不同，mini-batchgradientdescent将数据分成多个子集，分别进行处理，在数据量非常巨大的情况下，这样处理可以及时进行梯度下降，大大加快训练速度mini-batchgradientdescent的原理两种方法的梯度下降图如下图所示batchgradientdescent是一

蹲家宅宅·2024-01-19 22:14

深入浅出：mmdetection和mmyolo在ubuntu和windows系统下的安装指南

mmdetection和mmyolo是这一领域的两个重要工具，基于深度学习算法，提供了强大且灵活的目标检测功能。本博客旨在为对深度学习和目标检测感兴趣的读者提

梦想的理由·2024-01-19 22:38

追逐人工智能皇冠上的明珠 —— 机器自然语言

引对于自然语言处理技术的开发和精进一直是人工智能领域的重点研究课题之一。

语忆科技·2024-01-19 21:05

基于yolov2深度学习网络的车辆检测算法matlab仿真,包括白天场景和夜晚场景

目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述4.1YOLOv2算法原理4.2车辆检测原理4.3白天场景和夜晚场景的车辆检测5.算法完整程序工程1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本MATLAB2022a3.部分核心程序loadyolov2.mat%加载训练好的目标检测器img_size=[224,224];imgPath='test/';%图像库路径imgDi

简简单单做算法·2024-01-19 20:53

【ICCV2019】论文阅读FaceForensics++: Learning to Detect Manipulated Facial Images

FaceForensics++:LearningtoDetectManipulatedFacialImagesFaceForensics++：是一个面部伪造数据集，它使研究人员能够以有监督的方式训练基于深度学习的方法

yipala·2024-01-19 19:22

AI软件工具大盘点：这五款热门好用的工具，建议收藏！

无论是语音识别、自然语言处理、机器学习还是对话系统、文档解析以及图像识别，海鲸AI都能提供强大

海鲸AI·2024-01-19 19:18

深度学习从入门到不想放弃-6

这节要讲完距离基础部分就真完事了，不继续在基础中求得基础了，我发现也没人看书接前文深度学习从入门到不想放弃-5(qq.com)前文书写到要合理的设计特征是什么概念，我们再拿两个例子复习一下比如一个卖车网站

周博洋K·2024-01-19 18:44

书生·浦语大模型实战营-学习笔记3

目录(3)基于InternLM和LangChain搭建你的知识库1.大模型开发范式（RAG、Fine-tune）RAG微调（传统自然语言处理的方法）2.LangChain简介（RAG开发框架）3.构建向量数据库

Kinno酱·2024-01-19 17:27

NLP | 自然语言处理经典seq2seq网络BERT详解及代码

Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstandingBERT：用于语言理解的深度双向变换器的预训练论文地址：https://arxiv.org/abs/1810.048051.BERT概述BERT是Transformers双向编码器表示的缩写，是一种用于自然语言处理的机器学习

夏天｜여름이다·2024-01-19 17:54

自然语言处理大数据：spark ML Word2Vec详解

词向量已被证明在许多自然语言处理问题

nnnancyyy·2024-01-19 17:23

python spacy_自然语言处理：使用Spacy和Python通过文本进行智能搜索

pythonspacySearchingthroughtextisoneofthekeyfocusareasofMachineLearningApplicationsinthefieldofNaturalLanguage.在自然语言领域，通过文本搜索是机器学习应用程序的重点关注领域之一。Butwhatifwehavetosearchformultiplekeywordsfromalargedocu

weixin_26746861·2024-01-19 17:22

AI伪原创实现批量文章伪原创

大家好啊，今天教大家AI伪原创实现批量文章伪原创，批量伪原创是一种基于人工智能技术的创作工具，通过采用先进的自然语言处理和机器学习算法，能够模仿人类的写作风格，并生成与人工创作相似的文章。

小狗AI·2024-01-19 17:49

【文本到上下文 #4】NLP 与 ML

当我们进入第四部分时，焦点转移到机器学习（ML）和自然语言处理（NLP）之间的动态相互作用上。在本章中，我们将深入探讨ML和NLP的迷人协同作用，解开理论概念和实际应用。

无水先生·2024-01-19 17:17

科普：大语言模型中的量化是什么意思？

大语言模型是指能够处理大规模文本数据的深度学习模型，例如GPT-3、BERT等。这些模型通常有数十亿甚至数百亿个参数，占用大量的存储空间和计算资源。

AI明说·2024-01-19 17:08

自然语言处理-词向量技术

一.词向量技术的简介词向量（WordEmbedding）是一种将单词表示为实数向量的技术，它在自然语言处理（NLP）和机器学习中得到广泛应用。

Algorithm_Engineer_·2024-01-19 17:38

【人工智能】之深入了解嵌入模型中的 Token：NLP 中的语义之旅(1)

自然语言处理（NLP）领域的发展在很大程度上受到了嵌入模型的推动。嵌入模型通过将文本中的每个token转换为向量表示，为计算机理解语言提供了强大的工具。

魔道不误砍柴功·2024-01-19 17:37

（一）深度学习入门：感知机模型

一、感知机定义二、感知机与逻辑电路三、感知机的局限性四、感知机的优越性前言感知机是深度学习算法的基本单元，本文简单介绍了感知机的定义，探究了感知机与逻辑门电路之间的联系，在此基础上解释了感知机的局限性和优越性

油炸大聪明·2024-01-19 17:04

（二）深度学习入门：神经网络的前向传播

目录前言一、神经网络的基本结构二、激活函数三、神经网络输出层的设计前言上一篇我们解决了感知机模型的基本定义和应用，本次我们在感知机的基础上探讨感知机构成神经网络的一些细节，了解神经网络前向传播的过程，重点理解激活函数存在的意义。一、神经网络的基本结构在如图所示神经网络结构图中，我们把最左边的一列称为输入层，最右边一列称为输出层，在输入层和输出层中间的网络层称为中间层，中间层可以有多个。在实际使用过

油炸大聪明·2024-01-19 17:33

创新能力的重要原动力

——学习过程的重要性学的实质让学生经历学科的认知过程，全身体验智慧的复衍历程，不仅是深度学习的需要，更是深度育人的需要。

孙玉生·2024-01-19 16:57

【昇思技术公开课笔记-大模型】Transformer理论知识

什么是TransformerTransformer是一种神经网络结构，由Vaswani等人在2017年的论文“AttentionIsAllYouNeed”中提出，用于处理机器翻译、语言建模和文本生成等自然语言处理任务

JeffDingAI·2024-01-19 16:21

Python数据分析案例37——基于分位数神经网络(QRNN)的汇率预测

案例背景我导师的研究方向是少有的做"分位数回归"方向，作为研究机器学习深度学习方向的我自然就继承了这个特色，改进出了很多特殊结合方法，我会结合各种机器学习方法和各种分位数回归的方法。

阡之尘埃·2024-01-19 14:09

AIGC在心理咨询领域的应用

AIGC的核心技术是自然语言处理（NLP），即让计算机能够理解和生成自然语言。近年来，随着深度学

AI明说·2024-01-19 14:03

AI大模型里经常提到的“炼丹”、“挖矿”、“蒸馏”是什么意思？

“炼丹”、“挖矿”、“蒸馏”这些术语都来自于机器学习和深度学习领域，特别是在训练大型神经网络模型时常用到。炼丹：这是一个来自中国的网络用语，原意是道教中的炼金术，用来寻求长生不老的药丹。

AI明说·2024-01-19 14:02

【概述版】悲剧先于解析：在大型语言模型的新时代，历史重演了

这篇论文探讨了大型语言模型（LLM）的成功对自然语言处理（NLP）领域的影响，并提出了在这一新时代中继续做出有意义贡献的方向。

wwlsm_zql·2024-01-19 14:01

鼠害监测站特点有哪些

这种系统融合了机器视觉、模式识别、大数据和深度学习等技术，实现了对害鼠的365天×24小时连续动态监测和智能识别分类。

thhj123·2024-01-19 14:52

【知识---深度学习中的Softmax说明及使用】

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言Softmax代码总结前言深度学习中常用到一个Softmax函数，它究竟是个什么东西了，我们来学习一下！！！

fyc300·2024-01-19 14:24

【知识---如何利用TensorRT（NVIDIA Deep Learning Inference Library）引擎序列化为内存中的二进制数据流】

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言TensorRT的主要特点和功能案例总结前言TensorRT（TensorReal-Time）是由NVIDIA提供的用于深度学习推断的高性能推理库

fyc300·2024-01-19 14:54

深度学习进行数据增强(实战篇)

本文章是我在进行深度学习时做的数据增强,接着我们上期的划分测试集和训练集来做.文章目录前言数据增强有什么好处？

笔写落去·2024-01-19 13:31

ChatGPT 和文心一言哪个更好用？

ChatGPTChatGPT是一个由OpenAI开发的先进的自然语言处理模型。

俊524·2024-01-19 13:28

GPT应用程序的开发语言

许多深度学习框架如TensorFlow和PyTorch也支

super_Dev_OP·2024-01-19 13:02

ChatGPT 与文心一言有可比性吗？

ChatGPT是一款非常强大的自然语言处理模型，它具有高度的通用性、灵活性和智能性。它可以生成非常自然和流畅的语言回复，并且能够处理各种类型的问题和话题。

我是时生·2024-01-19 12:13

【话题】ChatGPT 和文心一言哪个更好用

它使用深度学习算法来理解和生成文本，因此可以处理各种复杂的问题和话题。语言准确性：ChatGPT的语言模型经过了大量的训练数据，因此其生成的回答具有较高的语言准确性。

RisunJan·2024-01-19 12:12

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