NLP损失函数第12页

NLP_NLP技术的演进史

文章目录起源:NLP的起源可以追溯到阿兰·图灵在20世纪50年代提出的图灵测试。图灵测试的基本思想是，如果一个计算机程序能在自然语言对话中表现得像一个人，那么我们可以说它具有智能。

you_are_my_sunshine*·2024-02-03 10:06

【NeRF和NLP】一些观察感悟，碎碎念

NeRF的paper，有几个感想：NeRF读的时候感觉和diffusion思路特别像，训练目标是一个很小很小的子步骤，大大简化了训练难度NeRF建模的是“真实”世界，其用模型隐含的存储了真实世界的体素（场）模型，而模型输出二维图片的方法本质上和模型所建模的内容无关（采用的是体素渲染的方式）。【对比大语言模型】大语言模型也是隐藏的建模了人类知识，但是大语言的模型输出并没有和模型的内容独立开来。NeR

Deno_V·2024-02-03 10:06

教你打造智能知识图谱平台-构建企业知识图谱方法和应用

如下图：图谱架构图2.模型训练工具（知识获取+知识融合）：1.开放形知识领域：业内广泛采用NLP训练模型，实现海量数据的自动化抽取和构建。

罗川社·2024-02-03 10:28

自然语言nlp学习五

6-10文本生成--介绍_哔哩哔哩_bilibili在自然语言处理（NLP,NaturalLanguageProcessing）领域，“sequence”通常是指一个有序的数据集合，它由一系列元素按照特定顺序排列而成

wangqiaowq·2024-02-03 10:05

NLP_统计语言模型的发展历程

文章目录统计语言模型发展的里程碑：上半部分是语言模型技术的进展；下半部分则是词向量（词的表示学习）技术的发展。其中，词向量表示的学习为语言模型提供了更高质量的输入信息（词向量表示）1948年，著名的N-Gram模型诞生，思路是基于前N-1个项目来预测序列中的第N个项目，所谓的“项目”，就是词或者短语。1954年的Bag-of-Words模型是一种简单且常用的文本表示方法，它将文本表示为一个单词的集

you_are_my_sunshine*·2024-02-03 10:58

从个人智慧，到集体智慧

图片发自App四十年前，还是大学研究生的迪尔茨，充满热情地投入到对人类心智模式的研究--NLP的研究当中，不仅发展出逻辑层次等众多经典NLP技巧，更开始把NLP带入到健康、商业等不同领域。

齐文系统排列·2024-02-03 09:41

1.27CNN（输入层，特征提取（卷积，最大池化），输出），损失函数（KL散度，交叉熵推导），熵（物理、信息熵推导），点积矩阵运算（CPU,GPU,NPU）

CNN损失函数KL散度，交叉熵B部分是训练集的真实实际值，是常数，C部分是训练结果，目的是要让这个损失最小化，与模型参数紧密相关，取出C（带负号），C非负就是更精简的损失函数熵v所谓M个空间，N个小球在其中的排列组合方式为熵对应概率是

CQU_JIAKE·2024-02-03 07:23

1.27马尔科夫链，抽样蒙特卡洛模拟（逆转化方法，接受拒绝矩阵），马尔科夫链蒙特卡洛MCMC，隐马尔科夫（HMM(V算法剪枝优化），NLP）

马尔科夫链蒙特卡洛法模拟抽样，逆转换方法就是说由系统自带的随机函数RANDOM，通过下面这个方法，可以变为对应的随机模拟函数就是说要实现蒙特卡洛模拟，是要先有一个概率表达式，然后基于这个概率表达式，通过自带的随机RANDROM函数进行转换，最后实现这个表达式而这个转换函数就是表达式的反函数接受拒绝抽样接受拒绝抽样就是说要实现二维的随机模拟，就是要两个随机均匀分布函数，第一个是实现在-5到5的区间内

CQU_JIAKE·2024-02-03 07:44

PyTorch][chapter 13[李宏毅深度学习][Semi-supervised Linear Methods-2]

PCA和AutoEncoder的关系PCA的缺点PCAPython例子一PCA-AnotherPointofview以手写数字7的图像为例，它由不同的笔画结构组成,分别为则手写数字7可以表示为上图1.1损失函数我们要找到一组向量使得最小

明朝百晓生·2024-02-03 07:44

06.一个大佬的面试经历

分别在各个招聘网站投了双份简历，一个是数据分析的简历、一个是web全栈开发的简历，我真正接触python快2年，不管是学习还是工作学到的东西，这两年大概掌握了（前端+django+爬虫+数据分析+机器学习+NLP

朗如行玉山·2024-02-03 06:59

机器学习_13_SVM支持向量机、感知器模型

文章目录1感知器模型1.1感知器的思想1.2感知器模型构建1.3损失函数构建、求解2SVM3线性可分SVM3.1线性可分SVM—概念3.2线性可分SVM—SVM模型公式表示3.3线性可分SVM—SVM损失函数

少云清·2024-02-03 06:27

直面问题和痛苦

NLP十二条前提假设条件之一：凡事必有三种以上的解决办法。面对问题，如果只有一种解决方法，必陷困境，别无选择；如果有两种解决方法，那叫左右为难；如果有三种解决方法，那也就打开了你的思维

祖迩·2024-02-03 04:31

深度学习入门笔记（四）函数与优化方法

深度学习有三大部分模型表征（包括模型设计、网络表示等）模型评估（上一篇文章提到的准确召回和损失函数等）优化算法（模型如何学习或更新）本节我们就来介绍模型是如何学习或更新的。

zhanghui_cuc·2024-02-03 03:30

探索自然语言处理在改善搜索引擎、语音助手和机器翻译中的应用

前言自然语言处理（NLP）是人工智能领域中与人类语言相关的重要研究方向，随着深度学习和大数据技术的不断进步，NLP在近年来取得了令人瞩目的进展。

想你依然心痛·2024-02-03 02:28

汉语言处理包 HanLP v1.3.5，新功能、优化与维护

HanLPv1.3.5更新内容：大幅优化CRF分词和二阶HMM分词，重构CharacterBasedGenerativeModelSegment自定义词典支持热更新：#563，ngram模型支持热加载：

lanlantian123·2024-02-03 02:04

python商品数据采集分析可视化系统爬虫+可视化 NLP情感分析大数据毕业设计（源码）✅

1、项目介绍技术栈：Python语言、Flask框架、vue框架、MySQL数据库、requests爬虫技术、网易严选网、NLP情感分析数据

q_3548885153·2024-02-03 01:36

自然语言处理（02/10）：自然语言处理任务和应用程序

一、描述在广阔的人工智能领域，自然语言处理（NLP）是一个迷人而充满活力的领域。NLP弥合了计算机和人类语言之间的鸿沟，使机器能够理解、解释和生成类似人类的文本。

无水先生·2024-02-02 22:49

深度学习之循环神经网络

前言卷积神经网络CNN在图象处理领域起到了重要的作用,在自然语言处理中还要看循环神经网络RNN,RNN对具有序列特性的数据非常有效，它能挖掘数据中的时序信息以及语义信息.为什么要发明循环神经网络我们先来看一个NLP

懒猫gg·2024-02-02 22:19

干货 | PID算法在广告成本控制领域的应用

作者简介JasonPei，携程高级算法工程师，对计算广告、推荐系统、NLP等领域有浓厚兴趣。

携程技术·2024-02-02 21:44

《Enforcing geometric constraints of virtual normal for depth prediction》论文笔记

参考代码：VNL_Monocular_Depth_Prediction1.概述介绍：这篇文章为深度估计提供了一种新的损失函数形式，在深度估计任务中常见的损失函数多以pixel-wise监督的形式出现，因此这些监督损失函数都是利用像素层面的浅层信息进行监督约束的

m_buddy·2024-02-02 20:29

卷积神经网络

领域：在图像领域，NLP领域的文本分类、软件工程的数据挖掘中软件缺陷预测等问题上获得较优的效果卷积神经网络是一种层次模型，输入为元素数据：RGB图像，原始音频数据主要运算：1.卷积convonlution2

冉然_7236·2024-02-02 19:15

一文读懂大语言模型

随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理（NLP）成为了热门的研究领域之一。

virtaitech·2024-02-02 16:20

使用 PyTorch 构建 NLP 聊天机器人

查看JavaScript中的自然语言处理（NLP）（系列）二、设置Python环境我们首先需要一个环境来运行我们的聊天机器人代码。本指南使用Python

无水先生·2024-02-02 16:09

个人永久性免费-Excel催化剂功能第86波-人工智能之图像OCR文本识别全覆盖

过往功能第15波-接入AI人工智能NLP自然语言处https://www.jianshu.com/p/56a0616125fa技术行业背景在图像OCR技术中，一直让人诟病的是准确度问题

aoxikui0458·2024-02-02 16:56

机器学习---强化学习---目前的坑

微尘强化学习MAB嗑盐ing；nlp/推荐系统预备卒53人赞同了该回答深度强化学习~1.深度强化学习可能是非常采样低效的（sampleinefficient）：强化学习也有其规划谬误，学习一个策略通常需要比想象更多的样本

Iverson_henry·2024-02-02 16:40

NLP课程学习011

今天2021年4月21号周三【学习内容】与父母关系之接受父母法【我的收获】接受父母的4个步骤：1.准备认知潜意识状态，从感觉层面和父母的链接，2.表达现状情绪情感，理性抗拒是心灵最重要的部分。让理性认知到怎么成长的。3.引导词的植入，和父母有身体的潜意识的链接。4.回到生活，面向未来。引导词很关键：首先是对妈妈说，妈妈，您是我的唯一的妈妈，也是最有资格做我的妈妈的人，请接收我，作为您的孩子，生命经

贝字旁的赚·2024-02-02 14:47

论文学习——Vector Quantized Diffusion Model for Text-to-Image Synthesis

文章目录引言正文Abstract文章的核心VQ潜在空间适合文本转图片生成VQDiffusion的比起自回归和GAN的其他模型的成果IntroductionNLP的成功给图片生成的启发自回归模型的单向误差解释预测误差累积

客院载论·2024-02-02 14:12

(Flutter 常用插件整理

/github.com/flutterchina/azlistviewazlistview:^2.0.0#Dart汉字转拼音https://github.com/flutterchina/lpinyinlpinyin

wahkim·2024-02-02 12:26

【Tensorboard 使用】生成model结构图解决方案：add_graph() 和 torchsummary可视化模型信息

文章目录一、add_graph()1.具体参数及介绍见之前博客——可视化工具Tensorboard2.pytorch源码3.可视化操作步骤：Tensorboard的打开方式见之前可视化损失函数的步骤二、

Casia_Dominic·2024-02-02 12:46

定义损失函数6. 定义优化算法7. 训练

线性回归从零开始实现目录线性回归从零开始实现1.实现步骤1.生成数据集2.读取数据集3.初始化模型参数3.1可视化w和b4.定义模型5.定义损失函数6.定义优化算法7.训练2.完整代码3.小结1.实现步骤我的上一篇文章深度学习与神经网络

砍树＋c＋v·2024-02-02 09:16

PyTorch学习笔记（三）：softmax回归

PyTorch学习笔记（三）：softmax回归softmax回归分类问题softmax回归模型单样本分类的矢量计算表达式小批量样本分类的矢量计算表达式交叉熵损失函数模型预测及评价小结Torchvision

FriendshipT·2024-02-02 09:15

神经网络与深度学习Pytorch版 Softmax回归笔记

3.Softmax回归模型概述及其在多分类问题中的应用4.Softmax运算在多分类问题中的应用及其数学原理5.小批量样本分类的矢量计算表达式6.交叉熵损失函数7.模型预测及评价8.小结Softmax回归

砍树＋c＋v·2024-02-02 09:14

uwsgi loading shared libraries:libicui18n.so.58 异常处理

用uwsgi+flask搭建python应用环境python使用anaconda3（python3.6.4）报错信息：(nlp)[root@host]#uwsgiapp_uwsgi.iniuwsgi:/

Maann·2024-02-02 09:40

深度学习(10)-Keras项目详解(递归神经网络)

CNN主要应用在计算机视觉CV中，RNN主要应用在自然语言处理NLP中。1.h0，h1.....ht对应的是不同输入得到的中间结果。

GodFishhh·2024-02-02 09:07

NLP亲子故事摘抄2

11潜意识会把指令前的"不"删掉，对于正面的指令"不太理想"，对于负面的指令，"不用担心”，要改成"请放心"。12孩子最宝贵的是价值感，希望感、能力感，在提升孩子能力的同时，要保护孩子的自尊，让他相信自己是可以的！13家长想要什么就鼓励孩子什么，鼓励的最佳时间是在孩子一直放在别的事情上，比如说让他看电视时，他忙着追情节，潜意识完全开放，家长鼓励的话，直接进入了孩子的潜意识。14凡是都有三个以上的选

丰盛的源点·2024-02-02 08:26

linux常用命令

常用命令参考Linux常用命令集合|菜鸟教程文件系统命令查看系统内核版本号及名称：uname-a/cat/proc/version查看端口占用：netstat-tunlp/lsof-itcp:port复制目录

GSean·2024-02-02 08:54

【NLP】Datawhale-AI夏令营Day6-7打卡：大模型

⭐️最近参加了由Datawhale主办、联合科大讯飞、阿里云天池发起的AI夏令营（第三期），我参与了深度学习实践-NLP（自然语言处理）方向⭐️作为NLP小白，我希望能通过本次夏令营的学习实践，对NLP

不雨_亦潇潇·2024-02-02 07:51

机器学习 - 代价函数

经常与其一起被提到的是代价函数，其概念如下：代价函数：在机器学习中，代价函数（或损失函数）是衡量模型预测值与实际值之间差异的

北堂飘霜·2024-02-02 07:07

RAG Fusion简明教程

新缸中之脑·2024-02-02 06:04

AI与数字员工，会不会让你先下岗？

那么，同样基于NLP（自然语言处理），而且融合了RPA等技术，功能强大、智能的虚拟助理们，将会首先在职场中取代谁的位置呢？目前，自动化技术的发展演

黄豆的最爱·2024-02-02 05:48

论文笔记：SQLPrompt: In-Context Text-to-SQL with Minimal Labeled Data

会议：EMNLP2023Findings（Short）链接：https://arxiv.org/abs/2311.028831简介这项研究介绍了“SQLPrompt”，一种针对大型

Q同学的nlp笔记·2024-02-02 04:16

不一样的收获

再次来到nlp课程两天了，且以助教的身份，每一次收获真的不一样！除了理论之外，在和潜意识沟通方面，呈现出非常美好的画面，眼前全是鲜花！特别愉悦的感觉！

空心1217·2024-02-02 02:45

1.6万字全面掌握 BERT：自然语言处理（NLP）从初学到高级的全面指南

BERT（双向编码器表示来自Transformer的模型）是由Google开发的一种革命性的自然语言处理（NLP）模型。它改变了语言理解任务的格局，使机器能够理解语言中的上下文和细微差异。

深度学习算法与自然语言处理·2024-02-02 01:01

心中升腾的NLPer_邱义鸿（4）

NLP+催眠治疗师+时间线疗愈师。导师：徐敬东先生。感恩！梓萱姐。陈序先生。Keywords：：TheChiefArchitect。：TheOreclethemiracle。

AnthonyChiu·2024-02-02 01:04

高自信的四个基石 + 练习

基于NLP训练，我了解自信的基础原则。在这篇短文的结尾，你也会理解它们。一旦你理解了自信的四个基石，你所需要做的就是把它们放在你生活中缺乏自信的地方。

小苜蓿大人·2024-02-02 00:03

每日三正2019.5.25已坚持39天

在NLP的课程里

3100dd61844f·2024-02-01 23:54

今日Arxiv最热NLP大模型论文：复旦大学最新研究，如何让大模型说出“我不知道”？

引言：AI助手的真实性挑战在人工智能（AI）的发展进程中，基于大型语言模型（LLMs）的AI助手已经在多个任务中展现出惊人的性能，例如对话、解决数学问题、编写代码以及使用工具。这些模型拥有丰富的世界知识，但在面对一些知识密集型任务时，比如开放域问答，它们仍然会产生事实错误。AI助手的不真实回答可能在实际应用中造成重大风险。因此，让AI助手拒绝回答它不知道的问题是减少幻觉并保持真实性的关键方法。本文

夕小瑶·2024-02-01 22:29

今日arXiv最热NLP大模型论文：伯克利&DeepMind联合研究，RaLMSpec让检索增强LLM速度提升2-7倍！

引言：知识密集型NLP任务中的挑战与RaLM的潜力在知识密集型自然语言处理（NLP）任务中，传统的大语言模型面临着将海量知识编码进全参数化模型的巨大挑战。