NLP损失函数

【深度学习基础】什么是注意力机制

文章目录一、注意力机制的核心地位：从补充到主导二、技术突破：从Transformer到多模态融合三、跨领域应用：从NLP到通用人工智能四、未来挑战与趋势结语参考链接注意力机制：深度学习的核心革命与未来基石在深度学习的发展历程中

我的青春不太冷·2025-02-17 14:26

语音与自然语言处理（NLP）：智能交互的核心技术

随着人工智能（AI）技术的飞速发展，语音识别与自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）成为了智能交互系统的核心技术。

给生活加糖！·2025-02-17 14:21

《深入浅出LLM基础篇》（三）：大模型结构分类

GoAI·2025-02-17 12:39

nlp技术

自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）技术是一种计算机科学与人工智能的交叉领域，涉及机器对人类语言进行处理和理解的能力。

tqs_12345·2025-02-17 01:10

《深入浅出多模态》（五）：多模态经典模型ALBEF

GoAI·2025-02-17 00:02

《一文吃透！NLTK与SpaCy，自然语言处理的神兵利器》

在人工智能的璀璨星空中，自然语言处理（NLP）无疑是最为耀眼的领域之一。它让机器能够理解、处理和生成人类语言，极大地推动了智能交互的发展。

·2025-02-16 18:20

AI —— 文字生成图片的逻辑

在NLP的成熟度如此高的情况下，对描述性文字进行逻辑上的重构并不是太麻烦的事情。豆包扩充文字（在一个宁静的日子里，师兄与师妹并辔而

鱼不知海·2025-02-16 18:16

Deepseek详细的自我介绍

DeepSeek：中国自研AGI大模型的深度解析**---####**1.技术背景与研发理念**DeepSeek由国内顶尖AI科学家团队领衔，核心技术成员来自清华大学、北京大学及国际顶级AI实验室，团队在NLP

welcome_123_·2025-02-16 16:06

给我通俗易懂地讲一下损失函数与正则化

我用最生活化的比喻来解释这两个关键概念---###**1.损失函数：考试得分计算器****场景**：你是个教练，训练学生投篮-**核心作用**：每次投篮训练后，自动算出学生的「犯错分数」-**举个栗子*

利万国潮科技 A9.36(asi智神版)·2025-02-16 13:46

AI 大模型创业：如何利用市场优势？

这些大模型通过在大规模数据集上进行预训练，具备强大的泛化能力和适应性，能够广泛应用于自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、生成对抗网络（GAN）等多个领域。然而，

SuperAGI2025·2025-02-16 12:37

YOLOv1 损失函数

余将董道而不豫兮·2025-02-16 11:01

产品经理学习——AI产品

AI产品分类AI产品分为软件型和软硬件结合型，软件型的AI产品主要是具备理解、推理和决策能力的AI，如NLP（自然语言处理）系统或者创造类，创作型内容如音乐、艺术和写作等。

Li灿灿·2025-02-16 10:17

教育小程序+AI出题：如何通过自然语言处理技术提升题目质量

与此同时，人工智能（AI）和自然语言处理（NLP）技术的应用正在不断推动教育内容的智能化。特别是在AI出题系统中，如何通过NLP技术提升题目质量，成为教育领域中的一个重要课题。

万岳科技系统开发·2025-02-16 03:27

LangChain开发【NL2SQL】应用（few-shot优化）

这篇文章来讲一下优化什么是few-shot使用这些少量的、调整后的样本对预训练模型进行微调其实就是给LLM少量示例关于few-shot的研究：https://medium.com/ubiai-nlp/step

向羿燃·2025-02-15 22:48

AI大模型（如GPT、BERT等）可以通过自然语言处理（NLP）和机器学习技术，显著提升测试效率

在软件测试中，AI大模型（如GPT、BERT等）可以通过自然语言处理（NLP）和机器学习技术，显著提升测试效率。

小赖同学啊·2025-02-15 11:56

清影2.0（AI视频生成）技术浅析（二）：自然语言处理

清影2.0（AI视频生成）中的自然语言处理（NLP）技术是其核心组件之一，负责将用户输入的自然语言文本转化为机器可以理解的语义表示，从而指导后续的视频生成过程。

爱研究的小牛·2025-02-15 11:22

Python深度学习代做目标检测NLP计算机视觉强化学习

了解您的需求，您似乎在寻找关于Python深度学习领域的代做服务，特别是在目标检测、自然语言处理（NLP）、计算机视觉以及强化学习方面。以下是一些关于这些领域的概述以及寻找相关服务的建议。

matlabgoodboy·2025-02-15 10:43

使用OpenAI API进行文本分类标注

这项技术在自然语言处理（NLP）领域中有广泛的应用，例如社交媒体监控、客户反馈分析和自动化客服系统等。在本文中，我们将使用OpenAI的API，通过LangChain工具来进行文本分类标注。

dgay_hua·2025-02-15 07:52

动手学深度学习笔记|3.2线性回归的从零开始实现（附课后习题答案）

动手学深度学习笔记|3.2线性回归的从零开始实现（附课后习题答案）线性回归的从零开始实现生成数据集读取数据集初始化模型参数定义模型定义损失函数定义优化算法训练练习1.如果我们将权重初始化为零，会发生什么

lusterku·2025-02-15 04:57

利用Infinity Embeddings创建文本嵌入

技术背景介绍在自然语言处理(NLP)任务中，文本嵌入是一种将文本数据转换成固定维度向量的技术。这些向量能够捕捉文本之间的语义关系，使得在后续的任务（如文本分类、相似度计算等）中非常实用。

qahaj·2025-02-15 03:16

Pytorch学习之路（3）

一.机器学习任务的整体流程1.数据预处理：数据格式统一、异常数据消除、必要数据转换，划分训练集、验证集、测试集2.选择模型3.设定损失函数、优化方法、对应的超参数4.用模型拟合训练集数据，在验证集/测试集上计算模型表现二

AAAx1anyu·2025-02-14 21:28

《探秘Hogwild!算法：无锁并行SGD的神奇之路》

其目标是优化损失函数，通过对每一个超参数求偏导得到当前轮的梯度，然后向梯度的反方向更新，不断迭代以获

·2025-02-14 17:24

大语言模型原理基础与前沿通过稀疏MoE扩展视觉语言模型

大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）如GPT-3、BERT等，已经在自然语言处理（NLP）任务中取得了显著的成果。

AI天才研究院·2025-02-14 12:52

26、深度学习-自学之路-NLP自然语言处理-理解加程序，怎么把现实的词翻译给机器识别。

一、怎么能让机器能够理解我们的语言呢，我们可以利用神经网络干很多的事情，那么我们是不是也可以用神经元做自然语言处理呢，现在很多的实际应用已经说明了这个问题，可以这么做。那我们考虑一下该怎么做，首先我们应该把我们现实中的每一个单词都用一个词向量来进行表示：importnumpyasnponehots={}onehots['cat']=np.array([1,0,0,0])onehots['the']

小宇爱·2025-02-14 11:17

9、深度学习-自学之路-损失函数、梯度下降、学习率、权重更新的理解

由《8、深度学习-自学之路-损失函数和梯度下降程序展示》我们看到我们设计了一个程序，这个程序里面由学习率，有损失函数，有梯度下降，权重更新。

小宇爱·2025-02-14 11:16

27、深度学习-自学之路-NLP自然语言处理-做一个简单的项目识别一组电影评论，来判断电影评论是积极的，还是消极的。

一、如果我们要做这个项目，第一步我们要做的就是需要有对应的训练数据集。这里提供两个数据集，一个是原始评论数据集《reviews.txt》，以及对应的评论是消极还是积极的数据集《labels.txt》，下面的程序就是找到这两个数据集，并把对应的数据集的内容分别赋值给reviews和labelsdefpretty_print_review_and_label(i):print(labels[i]+"\

小宇爱·2025-02-14 10:39

《深度解析：批量、随机和小批量梯度下降的区别与应用》

原理与计算方式批量梯度下降（BGD）：BGD在每次迭代时，都会使用整个训练数据集来计算损失函数的梯度，然后根据梯度更新模型参数。例如，若训练集中有1000个样本，那么每次迭代

·2025-02-14 09:40

视觉中的transformer：ViT

《》摘要transformer已经是NLP的标准。

ch隔壁老张·2025-02-14 06:12

使用 OpenAI API 创建智能聊天机器人

得益于近几年自然语言处理（NLP）技术的飞速发展，聊天机器人已经从简单的问答模式发展到能够进行复杂对话的智能助手。

vaidfl·2025-02-14 05:29

机器学习·逻辑回归

一、逻辑回归vs线性回归特性逻辑回归线性回归任务类型分类（二分类为主）回归（预测连续值）输出范围(0,1)（概率值）(-∞,+∞)核心函数Sigmoid函数线性函数损失函数对数损失函数（交叉熵）均方误差

AAA顶置摸鱼·2025-02-14 03:00

人工智能之自然语言处理技术演进

自然语言处理技术演进自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）是人工智能的重要分支，旨在使计算机能够理解、生成和处理人类语言。

香橙薄荷心·2025-02-14 02:50

RAG中的双编码器与跨编码器模型

代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】检索增强生成（RAG）是一个强大的框架，它结合了基于检索和基于生成的自然语言处理（NLP

·2025-02-14 01:01

GPT 系列模型发展史：从 GPT 到 ChatGPT 的演进与技术细节

从GPT到ChatGPT，OpenAI用短短几年时间，彻底改变了自然语言处理（NLP）的格局。让我们一起回顾这段激动人心的技术演进史！

Ash Butterfield·2025-02-14 00:08

自然语言处理（NLP）入门：基础概念与应用场景

什么是自然语言处理（NLP）？自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）是人工智能（AI）的一个重要分支，研究如何让计算机理解、生成、分析和与人类语言进行交互。

Ash Butterfield·2025-02-14 00:38

DeepSeek 实现原理探析

DeepSeek实现原理探析引言DeepSeek是一种基于深度学习的智能搜索技术，它通过结合自然语言处理（NLP）、信息检索（IR）和机器学习（ML）等多领域的技术，旨在提供更加精准、智能的搜索结果。

rockmelodies·2025-02-13 15:41

Python NLP 自然语言处理

文章目录PythonNLP自然语言处理PythonNLP自然语言处理"""基于https://github.com/isnowfy/snownlp$pipinstallsnownlp"""fromsnownlpimportSnowNLP

简简单单OnlineZuozuo·2025-02-13 09:19

机器学习面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归(Logistics Regression)和支持向量机(SVM)

机器学习面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归LogisticsRegression和支持向量机SVM微信公众号：数学建模与人工智能一、线性回归1.线性回归的假设函数2.线性回归的损失函数（LossFunction

qq742234984·2025-02-13 07:39

transformer

导语：2017年，一篇名为《AttentionisAllYouNeed》的论文横空出世，提出了Transformer模型，彻底改变了自然语言处理（NLP）领域的格局。

我爱派生·2025-02-13 04:45

毕设项目基于大数据的b站数据分析

文章目录0数据分析目标1B站整体视频数据分析1.1数据预处理1.2数据可视化1.3分析结果2单一视频分析2.1数据预处理2.2数据清洗2.3数据可视化3文本挖掘（NLP）3.1情感分析0数据分析目标今天向大家介绍如何使用大数据技术

nange12330a·2025-02-12 21:55

基于泰勒展开改进的物理信息神经网络

PINN通过将物理定律嵌入到神经网络的损失函数中，能够在缺乏大量数据的情况下，有效地解决复杂的物理问题。

天天酷科研·2025-02-12 20:39

BP神经网络学习内容分享：学习激活函数和损失函数

一、激活函数1.激活函数的作用激活函数（ActivationFunction）在神经网络中扮演着至关重要的角色。它们的主要作用是将神经元的输入（加权和）转化为一个输出信号，这个输出信号可以进一步作为后续神经元或层的输入。具体来说，激活函数的作用包括以下几个方面：（1）引入非线性：激活函数的核心功能之一是引入非线性因素。由于神经网络的线性组合本身仍然是线性的，如果不使用激活函数，那么无论网络有多少层

强哥带你学BP神经网络·2025-02-12 19:32

【2025版】最新AI大模型NLP全面解析，零基础入门到精通，收藏这篇就够了

近年来，随着深度学习技术的飞速发展，AI大模型作为人工智能领域的重要研究对象，正逐步成为学术界和产业界广泛关注的热点议题。AI大模型，作为一类具备庞大参数规模与卓越学习能力的神经网络模型，如BERT、GPT等，已在自然语言处理、计算机视觉等多个领域展现出卓越成效，极大地推动了相关领域的技术进步。前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！AI大模型的价值不仅体现于其庞大的参数规模与强大的学

程序员二飞·2025-02-12 11:15

常见目录和文件

激活函数、损失函数常见文件detec.py——传入参数，调用modelstrain.py——传入参数，调用models，学习率test.py——复现最佳结果main.py——定义一些参数。

被放养的研究生·2025-02-12 10:35

百度千帆大模型实战：AI大模型开发的调用指南

从基础的账号注册和密钥申请入手，逐步引领用户通过案例，理解并掌握如何调用文本和图像处理的大模型API，包括但不限于NLP、对话生成、文本续写以及图像生成等领域。

AGI大模型学习·2025-02-12 08:55

四、自然语言处理_08Transformer翻译任务案例

0、前言在Seq2Seq模型的学习过程中，做过一个文本翻译任务案例，多轮训练后，效果还算能看Transformer作为NLP领域的扛把子，对于此类任务的处理会更为强大，下面将以基于Transformer

学不会lostfound·2025-02-12 08:53

机器学习（入门3）

w1x1+w2x1+w3x3+…+b一般用矩阵形式表示4.1.1线性模型：自变量一次；参数一次(自变量高次方,非线性函数）y=w1x1+w2x2^2+…+b4.1.2线性回归的损失和优化[目标：求模型参数]损失函数

caspesjpe·2025-02-11 21:55

预训练语言模型：从BERT到GPT，NLP的新纪元

自然语言处理（NLP）在过去几年中经历了翻天覆地的变化，而这一变化的催化剂无疑是预训练语言模型（Pre-trainedLanguageModels,PLMs）的崛起。

Evaporator Core·2025-02-11 20:23

大语言模型原理与工程实践：初探大语言模型

自然语言处理（NLP）

AI天才研究院·2025-02-11 17:04

【NLP算法面经】NLP算法面经 -- 腾讯 VS 美团（附面题）

博客主页：[青松]目录【NLP百面百过】大模型算法高频面题（全面整理ʘ‿ʘ）一、大模型（LLMs）基础面大模型（LLMs）架构篇注意力机制（Attention）篇Transformer理论篇二、大模型微调面有监督微调

青松ᵃⁱ·2025-02-11 13:37

Linux服务器上安装elasticsearch和kibana

Linux服务器上安装elasticsearch和kibanalinux查询指定端口服务：netstat-tunlp|grep9200一、elasticsearch1、软件下载去镜像网站下载：https

Jinkxs·2025-02-11 09:06

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