NLP损失函数第13页

深度学习的进展

（2）激活函数的作用与选择3、损失函数的定义和选择（1）什么是损失函数（2）损失函数的选择4、反向传播算法的原理和应用三、深度学习常用算法和模型a

ღ᭄陽先生꧔ꦿ᭄·2024-02-01 21:07

Linux中查看监听中的端口

想要查看所有监听中的TCP或UDP端口，包含使用端口和套接字状态的服务，可使用如下命令sudonetstat-tunlp命令中的选项参数有如下含义-t-显示TCP端口。-u-显示UDP端口。

kgduu·2024-02-01 19:10

CV&NLP基础1之Numpy学习

文章目录Numpy数组处理库导入numpy库并取别名为np查看numpy库里提供了哪些东西补充说明jupyer的一个功能使用numpy的随机函数随机产生数组numpy.random.rand()numpy.random.randn()——重要numpy.random.randint()生成[0,1)之间的浮点数numpy.random.choice()numpy.random.seed()nump

Waldocsdn·2024-02-01 18:41

初识大模型

1大模型定义：“大模型”全称为大型语言模型（LLM）,，狭义上指基于深度学习算法进行训练的自然语言处理（NLP）模型，主要应用于自然语言理解和生成等领域，广义上还包括机器视觉（CV）大模型、多模态大模型等

一刀道人·2024-02-01 18:14

CE314 Computer Science NLP

CE314/887Assignment2TextclassificationDecember2023Deadline:PleasefollowdeadlineonFASERBuildatextclassifierontheIMDBsentimentclassificationdataset,youcanuseanyclassificationmethod,butyoumusttrainingyou

zhuyu0206girl·2024-02-01 16:49

AI业务场景应用和AI专业能力，哪个更有市场？

业务场景应用，主要集中在AI技术向业务转化的价值体现，其对AI技术本身只是做单纯的应用和调参，更多的工作内容是在如何利用AI服务业务，比如智能客服，研究的是客服流程再造和优化，而非NLP本身。

神侃·2024-02-01 16:23

哈工大SCIR | 场景图生成简述

原创作者：梁家锋郑子豪王禹鑫孙一恒刘铭出处：哈工大SCIR进NLP群—>加入NLP交流群1引言场景图是一种结构表示，它将图片中的对象表示为节点，并将它们的关系表示为边。

zenRRan·2024-02-01 15:43

Twin Contrastive Learning for Online Clustering

论文链接arxiv.org/pdf/2210.11680.pdf这篇文章利用双路对比学习实现了在线聚类，对我这个方向有一定帮助，以下是此双路对比学习的对比损失函数实例对比损失classInstanceLoss

Mr___WQ·2024-02-01 15:12

NLP－十分钟

前记：昨天接到一个朋友的邀请，希望我能将我学了NLP后的收获在一个公开的HR经理人沙龙上分享。本着诚心想分亨好学问的心态，去准备这次的演讲。

七月的风·2024-02-01 15:45

《头脑特工队》观影感

在NLP十二条前提假设中其中一条是：只有由感官经验塑造出来的世界，没有绝

方圆1982·2024-02-01 13:37

【AI视野·今日NLP 自然语言处理论文速览第七十七期】Mon, 15 Jan 2024

AI视野·今日CS.NLP自然语言处理论文速览Mon,15Jan2024Totally57papers上期速览✈更多精彩请移步主页DailyComputationandLanguagePapersMachineTranslationModelsareZero-ShotDetectorsofTranslationDirectionAuthorsMichelleWastl

hitrjj·2024-02-01 12:27

机器学习复习（7）——损失函数

交叉熵损失函数交叉熵损失函数是深度学习中常用的一种损失函数，特别是在分类问题中。它衡量的是模型预测的概率分布与真实标签的概率分布之间的差异。

不会写代码！！·2024-02-01 11:58

决策树

特点if-then的集合损失函数最小化可读性，速度快启发式解决NP完全问题信息增益特征选择通过信息增益：熵：（2或者e为底），熵越大，随机变量的不确定性越大。

Mr_Stark的小提莫·2024-02-01 11:12

ChatGPT：人工智能对话的革命

在人工智能的众多应用中，自然语言处理（NLP）技术的进步尤为引人注目。

Blind.894·2024-02-01 11:54

ElasticSearch分词器应用

新建一个索引article并且指定字段使用的分词器PUTarticle{"mappings":{"properties":{"content":{"type":"text","analyzer":"hanlp_index

qq_44209563·2024-02-01 11:50

2023美赛C题王牌思路，ARIMA + BertNLP 进阶版，助美赛一臂之力！

问题一：报告结果的数量每天都在变化。建立一个模型来解释这种变化使用您的模型为3月份报告的结果数量创建一个预测区间用数学建模进行建模：建立一个时间序列模型来解释每天报告结果的数量变化。该模型可以包括以下因素：季节性因素（例如周末和工作日之间的变化）、假期因素（例如国定假日）、推广因素（例如Wordle在社交媒体上的推广）、单词选择因素（一些单词可能更具挑战性，导致玩家减少）等。为了预测3月1日的报告

CS数模·2024-02-01 10:03

#RAG|NLP|Jieba|PDF2WORD# pdf转word-换行问题

文档在生成PDF时,文宁都发生了什么。本文讲解了配置对象、resources对象和content对象的作用,以及字体、宇号、坐标、文本摆放等过程。同时,还解释了为什么PDF转word或转文字都是一行一行的以及为什么页眉页脚的问题会加大识别难度。最后提到了文本的编码和PDF中缺少文档结构标记的问题。PDF转word更像是一种逆向工程。第三方库pdf转word的痛点-格式不保留本文着力解决换行问题：源

向日葵花籽儿·2024-02-01 07:54

少量精确数据筛选数据法for nlp

预训练的重要性在于它可以让模型从大量的数据中学习到通用的知识和特征，这些知识和特征可以在后续的任务中得到应用。预训练可以看作是给模型提供了一个初始的知识库，使得模型在特定任务上具有更好的泛化能力和表现。然而，预训练并不是万能的，有时候预训练模型可能会学习到与目标任务不相关的特征，导致模型在特定任务上表现不佳。因此，需要对数据进行清洗，确保预训练的数据与目标任务的相关性。一种方法是通过评分系统筛选出

东方佑·2024-02-01 07:43

最强Pose模型RTMO开源 | 基于YOLO架构再设计，9MB+9ms性能完爆YOLO-Pose

作者提出了一种动态坐标分类器和一种定制的损失函数，用于Heatmap学习，

AI视觉网奇·2024-02-01 07:08

语言革命：NLP与GPT-3.5如何改变我们的世界

文章目录前言一、技术进步与应用场景1.1技术进步1.2应用场景二、挑战与前景三、伦理和社会影响四、实践经验五、总结与展望前言自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）是人工智能领域的一个重要分支

屿小夏·2024-02-01 06:51

1.25GAN生成网络对抗模型，框架，损失函数

个权重参数就是说图片的特征被分扁平化为一个一维向量，然后这个一维向量各个维度的特征按照各自权重参数给到神经网络进行处理，两个图片各自有一个一维向量，所以在录入时是9*2个参数设置则识别效果越好对于产生虚拟像素图越接近0就是说识别器针对两种图片有两个损失函数

CQU_JIAKE·2024-02-01 06:08

【3DGS】从新视角合成到3D Gaussian Splatting

文章目录引言：什么是新视角合成任务定义一般步骤NeRF的做法NeRF的三维重建NeRF的渲染3DGS的三维重建从一组图片估计点云高斯点云模型球谐函数参数优化损失函数和协方差矩阵的优化高斯点的数量控制(AdaptiveDensityControl

UnderTurrets·2024-02-01 06:01

神奇之旅第一天

上海nlp课程在今天正式开始啦！回顾一天，接收到了来自外在和内在比较震撼的直接刺激，也有一些突破。1.外在震撼外在的刺激源于应童老师和危娜老师，以及整个学习团队的场域能量。

漫步的小马驹·2024-02-01 05:12

七天的NLP学习旅程——吴灏

我很庆幸2019年十一的七天长假参加了徐敬东导师的课程：NLP执行师+催眠治疗+时间线治疗师课程。

茉莉香片_1ce7·2024-02-01 05:38

【NLP教程】用python调用百度AI开放平台进行情感倾向分析

一、背景Hi，大家！我是@马哥python说，一名10年程序猿。今天我来演示一下：通过百度AI开放平台，利用python调用百度接口进行中文情感倾向分析，并得出情感极性分为积极、消极还是中性以及置信度结果。二、操作步骤首先，打开百度AI首页：百度AI开放平台-全球领先的人工智能服务平台在顶部菜单，依次选择：开放能力->语言与知识->语言理解->情感倾向分析，如图所示：情感倾向分析菜单在服务列表中，

马哥python说·2024-02-01 04:19

基于腾讯云自然语言处理 NLP服务实现文本情感分析

文章目录一、前言二、NLP服务简介三、Python调用腾讯云NLP服务SDK构建情感分析处理3.1开通腾讯云NLP服务3.2创建的腾讯云持久证书（如果已创建请跳过）3.2在腾讯云服务器中安装Git工具以及

bluetata·2024-02-01 04:18

初识attention

attention受启发于人类的视觉系统，最先应用于序列化的机器翻译(NLP)后又推广到计算机视觉中，本篇文章就来简单学习一下attention机制吧~注意：attention在视觉和NLP领域均有所应用

DWQY·2024-02-01 02:35

内心都匮乏的两个人相遇之后，

#NLP父母智慧#疗愈

张永红助力身心灵健康·2024-02-01 02:29

【机器学习高级实践】历时一年终于把因果推断与机器学习讲明白了

前言2023年初是人工智能爆发的里程碑式的重要阶段，以OpenAI研发的GPT为代表的大模型大行其道，NLP领域的ChatGPT模型火爆一时，引发了全民热议。

陈橘又青·2024-02-01 02:05

NLP 分享　(二）

NLP学问的研发原理，是语言（大脑的思维）和程序（算法和排列），而我们每个人的大脑运作原理，是神经元的激活，和连接。看多了，体验多

飞叶无心·2024-02-01 01:51

2018年3月17

亲爱的华，今天上午听见儿子没按规定的时间去医院，心情很急躁，脾气突然想爆发，但是利用NLP学到的知识，有情绪时不要去处理事情，马上转变思想，很机智的处理掉自己的情绪，心里想着自己的的想法不一定是别人的做法

儿子的小鱼·2024-02-01 00:36

交叉熵损失函数的计算公式

交叉熵损失函数的计算公式如下:对于二分类问题：L=-(ylog(p)+(1-y)log(1-p))其中：L为交叉熵损失函数的值，y为真实标签(0或1)，p为模型预测为正类的概率。

滚菩提哦呢·2024-01-31 22:58

交叉熵损失函数

引言本文只是对自己理解交叉熵损失函数的一个总结，并非详尽介绍交叉熵函数的前世今生，要想多方位了解该损失函数，可以参考本文参考资料。

矮人三等·2024-01-31 22:24

【人工智能】交叉熵损失函数

交叉熵主要用于度量两个概率分布间的差异性，公式如下：H(p,q)=−∑i=1np(xi)log(q(xi))H(p,q)=-\sum_{i=1}^{n}p(x_i)log(q(x_i))H(p,q)=−i=1∑np(xi)

WEL测试·2024-01-31 22:52

基于Python的微信聊天记录分析——数据获取

最近突发奇想，作为程序员，想利用掌握的Python和NLP技术分析分析自己和女朋友的微信聊天记录，因此开创了这个系列，本篇为第一篇，主要讲解如何获取相关数据，还涉及编程环境配置等内容。

HHHenry2Hero·2024-01-31 22:17

【课前作业】我是谁?

马上三期助教班就要开课了，作为课前预热，也作为对前期共修觉察自己的总结，请大家在开课前找个时间停下来，临在连接自己内心，用NLP理解逻辑层次疏理自己(如果感觉自己学习前后有差异，可以细分为以前的认知和现在的认知

祥宇_东方九型·2024-01-31 22:57

创建Transformer编码器和多头注意力层 | 一篇文章就可以讲明白

引言如今，计算自然语言处理（NLP）是一个迅速发展的领域，其中计算力量与语言学相结合。其中语言学的一部分主要归功于约翰·鲁珀特·弗斯的分布语义理论。

小北的北·2024-01-31 20:55

只是陪伴

今天是我NLP课程中阶来上课的第一天。其他小伙伴已经绘制了生命蓝图，去做自己最不喜欢，最不想成为的那个人。我本来说，辛辛苦苦从家来带来的那套运动服终于可以扔掉了。

西域小达·2024-01-31 20:09

BP图片降噪MATLAB代码

使用均方误差作为损失函数,通过误差反向传播算法训练网络的参数。降噪处理。使用受噪声

MATLAB代码顾问·2024-01-31 19:17

【NLP】使用Transformer模型进行文本分类

作者|EricFillion编译|VK来源|TowardsDataScience文本分类是NLP最常见的应用。与大多数NLP应用一样，Transformer模型近年来在该领域占据主导地位。

风度78·2024-01-31 19:12

MFTCoder 重磅升级 v0.3.0 发布，支持 Mixtral 等更多模型，支持收敛均衡，支持 FSDP

通过结合多种损失函数，我们有效地解决了多任务学习中常见的任务间数据量不平衡、难易不一和收敛速度不一致等挑战。

CodeFuse·2024-01-31 15:02

CodeFuse新开源模型荣登Big Code评测榜首！

DeepSeek-Coder-33b模型为底座，微调获得的CodeFuse-DeepSeek-33b模型在BigCodeModelsLeaderboard代码大模型榜单上以43.58%WinRate成为新晋榜首，同时模型在NLP

CodeFuse·2024-01-31 15:02

NLP顶会论文发表》

文章目录1基础关1.1基础书籍1.2提高书籍1.3课程链接1.4编程实战2阅读关2.1分层过滤2.2集团作战，信息获取2.3论文如何泛读3动机方向关3.1快速发论文3.2好的研究4写作关4.1论文写作流程4.2从读者角度出发4.3每一部分怎么写4.3.1Abstract摘要4.3.2Introduction介绍其他4.3.3实验设计今天听了~复旦大学张奇教授的报告——《自然语言发表论文如何打怪升级

Qodicat·2024-01-31 13:13

【论文解读】Collaborative Perception in Autonomous Driving: Methods, Datasets and Challenges（协同感知综述）

摘要引言融合方案协同感知方法（forIdealScenarios）早期融合自定义沟通机制特征融合传统融合：基于图的融合基于注意力的融合自定义损失函数输出融合协同感知方法（forReal-worldIssues

我叫两万块·2024-01-31 12:51

机器学习面试之LR和SVM哪个更能对付异常点out lier？

#1从损失函数说开去svm和lr都是分类模型。我们假设正类

城市中迷途小书童·2024-01-31 12:32

模型的收敛

在神经网络的训练中，模型的收敛通常伴随着损失函数的逐渐减小和性能的提高。在深度学习中，训练一个模型涉及到通过反向传播算法不断调整模型的权重，以最小化损失函数。

幸运小新·2024-01-31 11:56

huggingface 的trainer训练框架优势

be_humble·2024-01-31 07:57

机器学习：Logistic回归（Python）

logistic_regression_class2.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLogisticRegression:"""逻辑回归，采用梯度下降算法+正则化，交叉熵损失函数

捕捉一只Diu·2024-01-31 07:56

Focaler-IoU开源，关注困难样本，YOLOv5涨点1.9%，YOLOv8涨点0.3%

2401.10525代码链接：https://github.com/malagoutou/Focaler-IoU导读：在目标检测领域，边界框回归起着至关重要的作用，而目标检测的定位精度很大程度上取决于边界框回归的损失函数

wuling129·2024-01-31 07:40

作者导读：Focaler-IoU: 更加聚焦的IoU损失

Focaler-IoU:MoreFocusedIntersectionoverUnionLoss代码：GitHub摘要：边框回归在目标检测领域扮演着关键角色，目标检测的定位精度很大程度上取决于边框回归损失函数

剁椒狗头·2024-01-31 07:07

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