NLP损失函数第15页

AI Agents综述论文读后总结，附一些关于Agent System的脑洞

其中一篇是来自复旦大学自然语言处理团队（FudanNLP）的关于L

陌北有棵树·2024-01-29 06:28

学习笔记-李沐动手学深度学习（五）（14-15，数值稳定性、模型初始化和激活函数、Kaggle房价预测）

总结14-数值稳定性（梯度爆炸、梯度消失）尤其是对于深度神经网络（即神经网络层数很多），最终的梯度就是每层进行累乘理论t：为第t层y：不是之前的预测值，而是包括了损失函数L所有的h都是向量（向量关于向量的导数是矩阵

kgbkqLjm·2024-01-29 05:17

自然语言处理中的注意力机制与Transformer架构

1.背景介绍自然语言处理(NLP)是计算机科学和人工智能领域的一个重要分支，旨在让计算机理解和生成人类语言。自然语言处理的一个重要任务是机器翻译，即将一种自然语言翻译成另一种自然语言。

OpenChat·2024-01-29 00:24

数据分析面试【机器学习】总结之-----logistic回归常见面试题整理

目录1.一句话概括逻辑回归2.线性回归和逻辑回归的区别3.逻辑回归的损失函数4.逻辑回归的求解方法5.逻辑回归的目的6

TIYI.DOT·2024-01-29 00:16

SeisInvNet

SeisInvNet算法说明网络结构设计思路嵌入操作邻域信息全局信息观测设置空间对齐解码过程损失函数算法说明在这种网络结构中,地震数据在输入到网络之前会经过了一系列嵌入手段来对数据的空间进行了重构(编码

outragee·2024-01-28 22:51

NLP的12条前提假设 | 一种理解世界的角度

1.没有两个人是一样的每一个人都有自己的性格、能力、特点，你们在不同的环境里长大，经历了不同的人生，形成了不同的价值观和信念系统，因此对待同一个问题，你们会有不同的看法，你要学会接受和欣赏。你只有尊重别人的不同之处，别人才会尊重你独特的地方。2.一个人不能控制另外一个人每个人的信念、价值观、行为习惯等，只对自己有效，不应该强加给另外一个人。己所不欲勿施于人，己所欲也不能施于人。一个人不能改变另外一

KalvinDai·2024-01-28 21:24

学习速率 learning rate

学习速率的取值取决于数据样本，可以多取一些值，从大到小，分别运行算法，看看迭代效果，如果损失函数在变小，说明取值有效，否则要增大步长。例如：把学习速率设置为

羊肉串串魅力无穷·2024-01-28 21:31

transformers实现各种NLP任务的流程框架

整理了b站up主的教程，加强对于transformers的使用理解，以及针对各种Nlp任务的训练和评估、推理的流程框架个人代码：https://github.com/yuyu990116/transformers_tutorials

鱼鱼9901·2024-01-28 20:28

四. 基于环视Camera的BEV感知算法-BEVDistill

目录前言0.简述1.算法动机&开创性思路2.主体结构3.损失函数4.性能对比总结下载链接参考前言自动驾驶之心推出的《国内首个BVE感知全栈系列学习教程》，链接。

爱听歌的周童鞋·2024-01-28 20:57

面了 5 家知名企业的NLP算法岗(大模型方向)，被考倒了。。。。。

最近技术群的一位同学，分享了他面试NLP算法工程师(大模型方向)的经历与经验。直呼太难了。。。。

深度学习算法与自然语言处理·2024-01-28 19:09

大厂面经|NLP 算法实习岗，对我后续找工作太重要了！

最近星球群的两位同学，分享了他们NLP算法岗的实习经历、心得和后续的校招面试经验分享。今天我整理一下，分享一下他们的面试题给大家，如果你对这块感兴趣，可以文末加入我们的技术群。

深度学习算法与自然语言处理·2024-01-28 19:39

言传身留：NLP技术引领机器翻译革新

NLP技术引领机器翻译革新一.引言1.1背景介绍1.2目的和重要性1.2.1NLP技术在机器翻译中的关键作用1.2.2如何改善搜索引擎、语音助手等领域的应用二.NLP技术在机器翻译中的应用2.1文本理解

Jc.MJ·2024-01-28 18:20

自然语言处理（NLP）领域的应用和发展历程

随着深度学习和大数据技术的不断进步，自然语言处理（NLP）领域已经取得了显著的成果。从简单的文本分类到复杂的机器翻译，NLP技术正在不断突破，为人工智能领域带来更多可能性。

白话Learning·2024-01-28 17:47

钟伦分享第21本书《重塑心灵》

是华人世界的国际级NLP大师。他将NLP应用在实际的管理和销售等领域里，帮助企业提升。他将NLP技巧用于心理治疗方面，引导人们快速提升身心健康。

一切都正好·2024-01-28 15:04

智能的方向

所以人的大脑的作用会越来越重要，手、脚、眼、耳、鼻、触觉会被机械臂、rpa、自动驾驶、双足机器人、OCR、图像识别、nlp、压力传感器、分子传感器这些取代。

戈文波·2024-01-28 14:20

《自然语言（NLP）——人类交流和思维的工具》

自然语言通常是指一种自然地随文化演化的语言，用于人类的日常交流和表达思想。它是人类智慧的结晶，是人类文明的重要组成部分。自然语言是人类交流和思维的主要工具，具有灵活性和多义性，可以根据语境和使用者的意图进行解释和理解。要让计算机更好地理解和生成人类语言，需要从算法、数据、技术等多个方面进行改进和优化，同时也需要考虑到文化和社会因素，这是一个复杂而有趣的挑战。以下是一些关键的方法：自然语言处理（NL

༺心有谦谦结༻·2024-01-28 13:10

首届情感AI大会：当人工智能理解并具备人类感情时……

全文共6077字，预计学习时长16分钟图源：unsplash最近，笔者参加了首届情感AI大会，本次大会由自然语言处理(NLP)、文本分析、情绪分析及其商业应用领域的首席分析师和商业顾问SethGrimes

「已注销」·2024-01-28 13:35

最优化方法之梯度下降法和牛顿法

大部分的机器学习算法的本质都是建立优化模型，通过最优化方法对目标函数（或损失函数）进行优化，从而训练出最好的模型。最常见的最优化方法有梯度下降法、牛顿法。

thatway1989·2024-01-28 12:00

ChatGPT 做生信靠谱吗？

我们来看看它自己怎么说：ChatGPT是一款基于自然语言处理（NLP）技术的聊天机器人，它可以帮助用户实现自动聊天。它可以根据用户的输入，自动生成相应的回复，从而实现自动聊天。

11的雾·2024-01-28 12:52

【文本到上下文 #7】探索 NLP 中的 Seq2Seq、编码器-解码器和注意力机制

这些概念是各种NLP应用的基础，从机器翻译到问答系统。这是可以期待的：Seq2Seq模型中的编码器-解码器框架：深入研究Seq2Seq模型的核心结构，其中我们解开了编码器和解码器的角色和功能。

无水先生·2024-01-28 12:43

大模型日报-20240126

https://mp.weixin.qq.com/s/3mdDYQI0WYgIpctyK6q2PA如今，大型语言模型（LLM）及其高级提示策略的出现，标志着对语言模型的研究取得了重大进展，尤其是在经典的NLP

程序无涯海·2024-01-28 12:54

模型训练trick篇

损失函数分类任务0-1损失函数绝对值损失函数，指数损失函数exponenetialloss，，例如adaboost感知损失函数perceptronloss，，合并损失函数Hingeloss，，例如SVM

Icevivina·2024-01-28 12:53

AI Agent框架——MetaGPT技术详解

NLP论文投稿、LLM交流、论文直播群MetaGPT简介简介近年，大语言模型以其强大的自然语言处理能力，成为AI领域的一大热点。它们不仅能生成和理解文本，还能进行复杂的分析和推理。

zenRRan·2024-01-28 11:41

[笔记]深度学习入门基于Python的理论与实现(六)

飞鸟malred·2024-01-28 10:02

【Java万花筒】Java智能编程：探寻Jess、JADE、Neuroph和Apache OpenNLP的奇妙世界

Java中的智能力量：Jess、JADE、Neuroph和ApacheOpenNLP深度解析前言在当今数字化的时代，处理和分析大量数据的需求越来越迫切。

friklogff·2024-01-28 10:25

用gensim快速打开词向量

gensim是一个方便的nlp工具，特别是用来导入词向量，这里简单记录一下gensim导入词向量的方法importgensimw2v=gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format

62ba53cbc93c·2024-01-28 09:48

处理多维特征的输入

文章目录回顾多维向量的逻辑回归Mini-Batch神经网络构建模型1.数据准备2.定义模型3.构建损失函数和优化器4.训练完整代码练习回顾之前学习的分类和回归任务都是由x、y组成的数据集，但是我们的输入都是一维向量

chairon·2024-01-28 08:28

技术动态 | LLM⊗KG范式下的知识图谱问答实现框架思想阅读

转载公众号|老刘说NLP分享一张有趣的图，意思是在分类场景下，使用大模型和fasttext的效果，评论也很逗。

开放知识图谱·2024-01-28 08:57

秋招机器学习面试题问题总结

LR的损失函数是什么？2、决策树如果防止过拟合的，损失函数是什么？3、KKT条件有哪些，什么条件下用KKT条件。4、L1正则化为什么能够得到稀疏解，L2为什么能够得到趋于0的解，它们的图像是怎样的？

上岸的程序员·2024-01-28 07:14

【深度学习：开源BERT】用于自然语言处理的最先进的预训练

双向性的优势使用云TPU进行训练BERT结果让BERT为您所用自然语言处理（NLP）面临的最大挑战之一是训练数据的短缺。

jcfszxc·2024-01-28 07:03

NLP学习------HanLP使用实验

在之前的实验中得到了不在词向量里的词与分词结果，结果有500多个词不在词向量里，解决方案就是重新分词，或再追加训练这些词到词向量里。但后者相对麻烦且目前样本量不大。我跟据词向量的作者[6]所使用的分词工具来分词，会比不同工具（jieba）的效果要好，因为都是同一模式的分词，分出来的词应该都会存在于大型语料库中。实验证明思路是对的，最后结果是只有60几个词不在词向量里，其中大部分为名词，还有些为因语

lanlantian123·2024-01-28 06:51

GPT等大语言模型是典型的人机环境交互、协同系统

GPT等大语言模型是一种典型的人机环境交互、协同系统，同时也是一种基于Transformer模型的自然语言处理（NLP）模型，使用了大规模的无监督预训练和有监督微调的方法进行训练。

人机与认知实验室·2024-01-28 06:33

AIGC的底层核心结构Transformer是如何彻底改变NLP游戏规则的？OJAC近屿智能带你一探究竟

OJAC近屿智能·2024-01-28 06:45

pytorch 卷积神经网络CNN

www.ai-xlab.comAIMOOC卷积神经网络CNN1www.ai-xlab.comAIMOOC卷积神经网络是近年发展起来，并广泛应用于图像处理，NLP等领域的一种多层神经网络。

Jiang_Immortals·2024-01-28 06:06

自然语言处理基于预训练模型的方法代码地址

本书配套案例代码地址https://github.com/HIT-SCIR/plm-nlp-code本书课件及答案请见百度网盘：https://pan.baidu.com/s/1y6hJhUpya_5_

javastart·2024-01-28 05:50

kashgari的Python项目-NLP框架(实体识别（NER）、词性标注（PoS）和文本分类任务)

简单而强大的NLP框架，在5分钟内为命名实体识别（NER）、词性标注（PoS）和文本分类任务构建最新模型喀什是：人性化。喀什噶尔的代码是直截了当的，有很好的文档和测试，这使得它非常容易理解和修改。

javastart·2024-01-28 05:50

[Python] pytorch损失函数之MSELoss(均方误差损失)介绍和使用场景

什么是MSE（均方误差）?均方误差(MeanSquaredError，简称MSE)是用于衡量预测值与真实值之间差异的一种指标。它是实际观察值与预测值之差的平方和的平均值。假设有n个样本，真实值分别为y₁,y₂,……,yₙ，预测值分别为ŷ₁,ŷ₂,……,ŷₙ。首先，我们可以定义误差（error）为预测值与真实值之间的差：eᵢ=yᵢ-ŷᵢ则第i个样本的误差平方为：eᵢ²=(yᵢ-ŷᵢ)²我们希望得到所

老狼IT工作室·2024-01-28 02:27

自然语言处理nlp：文本处理库SnowNLP介绍及应用

SnowNLP简介SnowNLP是一个python写的类库，可以方便的处理中文文本内容，是受到了TextBlob的启发而写的，由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的，于是写了一个方便处理中文的类库

Cachel wood·2024-01-28 01:53

python snownlp情感分析简易demo(分享)，没有我Python干不成的事！

Python基础学习视频三、精品Python学习书籍四、Python工具包+项目源码合集①Python工具包②Python实战案例③Python小游戏源码五、面试资料六、Python兼职渠道前言SnowNLP

一秋的编程笔记·2024-01-28 01:50

自然语言处理的发展

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。方向一：技术进步自然语言处理技术的发展离不开各种关键技术的推动。

Dxy1239310216·2024-01-28 01:04

《自然语言处理的前沿探索：深度学习与大数据引领技术风潮》

《自然语言处理的前沿探索：深度学习与大数据引领技术风潮》一、技术进步：自然语言处理的引擎在自然语言处理（NLP）领域，关键技术的不断进步推动了整个行业的发展。

清水白石008·2024-01-28 00:05

B站弹幕爬虫小试

输入CID号即可importrequestsimportxml.etree.ElementTreeasETimportpandasaspdfromsnownlpimportSnowNLPdefget_bilibili_danmaku

某个勤劳的孩子·2024-01-28 00:28

小土堆pytorch学习笔记005 | 完结，✿✿ヽ(°▽°)ノ✿

目录1、损失函数与反向传播2、如何在搭建的网络中使用损失函数呢？

柠檬不萌只是酸i·2024-01-28 00:22

论文笔记：Self-Supervised Contrastive Pre-Training For Time Series via Time-Frequency Consistency

2022Neurips1intro无监督与训练在NLP和CV领域的应用越来越多他们大多基于合适的，在所有数据上都一致的先验假设例如在NLP中，一个先验假设是不管是什么领域的文本，或者什么语种的文本，都遵循相同的语法规律在时间序列中

UQI-LIUWJ·2024-01-28 00:17

自然语言处理中的Transformer架构

1.背景介绍1.背景介绍自然语言处理(NLP)是人工智能领域的一个重要分支，旨在让计算机理解、生成和处理人类自然语言。

OpenChat·2024-01-27 23:08

综述｜如何利用LLM做多模态任务？

作者｜胡安文（知乎同名）进NLP群—>加入NLP交流群大型语言模型LLM（LargeLanguageModel）具有很强的通用知识理解以及较强的逻辑推理能力，但其只能处理文本数据。

zenRRan·2024-01-27 23:56

深度学习有效改进|增强模块|卷积、注意力机制、损失函数等

深度学习|增强模块|卷积、注意力机制、损失函数等前言本系列主要分享深度学习领域前沿技术，多数为目标检测技术和分割技术，欢迎大家收藏关注。

今天炼丹了吗·2024-01-27 21:26

呼叫中心语音质检解决方案-苏州磐石云

呼叫中心语音质检解决方案是一种利用自动语音识别（ASR）和自然语言处理（NLP）技术来分析和评估呼叫录音的工具。

qq_191999713·2024-01-27 21:52

人脸识别基于MTCNN网络的人脸检测与对齐算法（MTCNN代码复现）

人脸识别基于MTCNN网络的人脸检测与对齐算法（MTCNN代码复现）论文背景人脸检测与人脸对齐意义论文的研究成果人脸检测的研究趋势论文采用的方法思路阶段一阶段二：阶段三卷积网络设计层面Loss损失函数的设定面部分类边界框回归人脸关键点定位

郭庆汝·2024-01-27 21:43

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交叉熵损失函数求导与Softmax函数求导前情提要交叉熵损失函数对Softmax函数求导对交叉熵损失函数求导前情提要在做单分类的时候，一般模型的最后一层是线性层Linear做分类器，输出在每个标签上的

征途黯然.·2024-01-27 20:11

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