NLP损失函数第16页

【自然语言处理的发展】

自然语言处理的发展自然语言处理（NLP）作为人工智能领域的一个分支，旨在让计算机理解和生成人类语言。随着深度学习和大数据技术的不断进步，NLP在近年来取得了显著的突破。

数据科学与艺术的贺公子·2024-01-27 19:22

机器学习（13）——adaboost

下面介绍另外一种集成算法思想—boosting，提升学习（Boosting）是一种机器学习技术，可以用于回归和分类的问题，它每一步产生弱预测模型(如决策树)，并加权累加到总模型中；如果每一步的弱预测模型的生成都是依据损失函数的梯度方式的

飘涯·2024-01-27 16:34

人工智能时代的十大核心技术：重塑未来的无限可能 - 第五章 - 自然语言处理（NLP），让机器理解人类语言

这就是自然语言处理（NLP）的用武之地。NLP的发展使得机器能够理解和生成人类语言，进而实现人机自然交互，广泛应用于机器翻译、聊天机器人等领域。一、什么是NLP？

百家峰会·2024-01-27 15:37

在尼国修N心

不管我想诉说想描绘的心有多迫切多正面，这里的网络都让你能活生生的忍住——说再多，拍的照再多，都发不出去……正如NLP前提假设最后一条所说：情绪和动机总是对的，只是行为没有效果而已。

福哥0075826·2024-01-27 15:40

【文本到上下文 #9】NLP中的BERT和迁移学习

迁移学习在NLP中的作用

无水先生·2024-01-27 14:40

深度学习 Day 4.2 Logistic Regression——Discriminative Model

目录1.FunctionSet设定公式2.GoodnessofaFunction损失函数3.Findthebestfunction梯度下降4.为何判断logisticregression模型的好坏，用交叉熵而不是

闻.铃·2024-01-27 14:22

【PyTorch】深度学习实践之逻辑斯蒂回归 Logistic Regression

本文目录回归vs分类sigmoid函数损失函数例子课堂练习模型实现计算损失实现代码测试模型学习资料系列文章索引回归vs分类回归是预测数值分类是预测类别概率sigmoid函数LogisticFunction

zoetu·2024-01-27 14:51

深度学习之反向传播

为什么需要使用反向传播对于简单的模型我们可以用解析式求出它的损失函数的梯度，例如，其损失函数的梯度就是，我们可以通过我们的数学知识很容易就得到其损失函数的梯度，继而进行使用梯度下降算法是参数（权重）更新

丘小羽·2024-01-27 14:50

丰盛日记第23天——高能重事

第一次听“高能重事”这个词是在nlp课堂上马老师分享出来的，表面的认知就是用高效能做重要的事情，可是更深的层面就会涉及到时间管理、行为习惯等方面了。

0e85a1577518·2024-01-27 14:22

目标检测中类不平衡问题的解决方案分为两种方法:修正模型本身和直接处理数据。请解释一下修正模型本身和直接处理数据这两种方法的定义和特点。

：在目标检测中，解决类别不平衡问题的方法可以分为修正模型本身和直接处理数据两种方式：修正模型本身（Model-basedCorrection）：定义：修正模型本身方法侧重于通过修改目标检测模型的架构、损失函数或训练策略等方面

神笔馬良·2024-01-27 13:52

Dropout原理解析

在训练神经网络的时候经常会遇到过拟合的问题，过拟合具体表现在：模型在训练数据上损失函数较小，预测准确率较高；但是在测试数据上损失函数比较大，预测准确率较低。过拟合是很多机器学习的通病。

yxyou_1124·2024-01-27 13:55

NLP新手入门-第N2周：中文文本分类-Pytorch实现

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制目录一、课题背景和开发环境二、数据预处理1.加载数据2.构建词典3.生成数据批次和迭代器三、模型构建1.搭建模型2.初始化模型3.定义训练与评估函数四、训练模型1.拆分数据集并运行模型2.测试指定数据一、课题背景和开发环境第N2周：中文文本分类-Pytorch实现Python3.8.12pytorch==1.8.1+cu

Oaix Nay·2024-01-27 12:19

可能会绕过RNN了

最近看了一些关于nlp技术路线的文章，自从2018年bert之后，nlp的重点似乎已经从rnn转移到transformer。

我的昵称违规了·2024-01-27 10:50

解锁文字魔法：探索自然语言处理的秘密——从技术揭秘到应用实战！

前言当谈到自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）时，NLP就像给计算机装备了一颗“语言大脑”，使它能

洛洛31·2024-01-27 10:55

人工智能的未来展望：自然语言处理（NLP）与计算机视觉（CV）

NLP和CV是人工智能的两个重要分支，它们在处理和分析信息方面有不同的侧重点和挑战。NLP（自然语言处理）旨在让计算机理解和生成人类语言，主要处理的是文本信息。

wd90119·2024-01-27 09:15

tf2自定义损失函数测试

main.pyimporttensorflowastffromcustom_lossimportfocal_lossmnist=tf.keras.datasets.mnist(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data()x_train,x_test=x_train/255.0,x_test/255.0model=tf.keras.models

吴天德少侠·2024-01-27 08:18

第N2周：Embeddingbag与Embedding详解

rbOOmire8OocQ90QM78DRA)中的学习记录博客**>-**原作者：[K同学啊|接辅导、项目定制](https://mtyjkh.blog.csdn.net/)**词嵌入是一种用于自然语言处理(NLP

t000818·2024-01-27 07:52

OpenAI ChatGPT-4开发笔记2024-07：Embedding之Text Similarity文本相似度

背景结果背景OpenAIhasmadewavesonlinewithitsinnovativeembeddingandtranscriptionmodels,leadingtobreakthroughsinNLPandspeechrecognition.Thesemodelsenhanceaccuracy

aiXpert·2024-01-27 06:08

LLM之RAG理论（八）| 提高RAG性能的9种技术

2023年是迄今为止NLP发展最快的一年。这年，ChatGPT与许多其他大型语言模型层出不穷，包括开源的和闭源的。

wshzd·2024-01-27 04:55

AI应用快速上手：基于文本的情感分析

文章介绍情感分析(SentimentAnalysis)是一种自然语言处理技术(NLP)，用于识别给定文本的情感倾向性分析，如正面的、负面的。

csdnsqst0050·2024-01-27 03:42

高通AI应用快速上手：基于Transformers的智能问答

文章介绍智能问答是自然语言处理(NLP)中很重要的一个领域，此应用的功能是在段落或文章中找到所需的答案。

csdnsqst0050·2024-01-27 03:10

NLP 、五维FDCL与Alibaba阿里巴巴的思维连接！

ByANLPer邱义鸿（阿里花名：鸿義）2018/10Alibaba商学院，一个思维思路的新起点。作为2018总裁班的学习委员，深感荣幸与感动。不showPPT，只记录要点，其实要点也特多。

AnthonyChiu·2024-01-27 03:50

GNN学习第六天

首先感谢datawhale的课程内容：引用GNN/Markdown版本/5-基于图神经网络的节点表征学习.md·Datawhale/team-learning-nlp-码云-开源中国(gitee.com

def1037aab9e·2024-01-27 01:59

抬头永见天空蓝——重逢系统排列

从前年冬天进入NLP的世界，到今年秋天的又一次个案排列班，光阴倏忽而至，而我仿佛也已悄然不同。

老涓·2024-01-26 22:24

五大自然语言处理技术里程碑浅析

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。

Syntax_CD·2024-01-26 21:54

NLP系列学习:CRF条件随机场(1)

大家好,今天让我们来看看条件随机场,条件随机场是一项大内容,在中文分词里广泛应用,因为我们在之前的文章里将概率图模型和基本的形式语言知识有所了解,当我们现在再去学习条件随机场会容易比较多(在动笔写这篇文章前我也翻阅了很多的博客,发现很多博主上来就讲一大堆核心公式,而之前的铺垫知识都很少提,我觉得这不太好,会让很多人一开始就懵).而我希望在我的这几篇文章尽可能的减少单纯理论知识的复述,而是通过一些实

云时之间·2024-01-26 20:09

《只因目中无人》之“情感银行”

爱的五种语言1、肯定的言辞(赞美和感谢是最好的滋养)2、服务的行动3、收礼物4、高品质的时间5、身体的接触NLP说:沟通的意义在于对方的回应。二、找对“存款”时间在对的时间只是存了一点，

吴秀芳·2024-01-26 20:34

自然语言NLP学习

2-7门控循环单元（GRU）_哔哩哔哩_bilibiliGRULSTM双向RNNCNN卷积神经网络输入层转化为向量表示dropoutppl标量在物理学和数学中，标量（Scalar）是一个只有大小、没有方向的量。它只用一个数值就可以完全描述，且满足交换律。例如，质量、温度、时间、体积、密度、功、能量等都是标量。在向量代数中，标量与向量是相对的概念，标量可以与向量相乘，从而改变向量的长度但不改变其方向

wangqiaowq·2024-01-26 18:12

【pytorch】pytorch学习笔记

（实践）p5：线性回归问题中损失函数为什么要使用均方误差？均方误差：即误差的平方和的平均数。

小白冲鸭·2024-01-26 18:34

基于LSTM深度学习模型进行温度的单步预测(使用PyTorch构建模型)

我们首先爬取成都市近十年的温度数据并进行预处理，然后定义了LSTM模型、损失函数和优化器。接着，我们进行了多轮训练，每轮训练包括前向传播、计算损失、反向传播和更新权重等步骤。

孝钦显皇后给过版权费了·2024-01-26 17:00

学习笔记-李沐动手学深度学习（二）（08-09、线性回归、优化算法、梯度下降、Softmax回归、损失函数、图片分类）

总结以_结尾的方法，好像是原位替换（即原地修改，就地修改变量）如fill_()感恩的心：（沐神的直播环境）08-线性回归+基础优化算法引言（如何在美国买房）根据现在行情预测房价线性回归（简化模型）、线性模型、神经网络b为偏差扩展到一般化线性模型每个箭头代表一个权重当层单层神经网络原因：不看输出层，将权重层和input放一起带权重的层只有一层【书中】衡量预估质量1/2是为了求导时把2消去线性回归（求

kgbkqLjm·2024-01-26 17:59

学习笔记-李沐动手学深度学习（一）（01-07，概述、数据操作、tensor操作、数学基础、自动求导（前向计算、反向传播））

梯度指向的是值变化最大的方向】符号维度（弹幕说）2，3，4越后面维度越低4就是一维有4个标量00-预告01-课程安排02-深度学习介绍【语言是一个符号】【深度学习是机器学习的一种】最热的方向：深度学习和CV、NLP

kgbkqLjm·2024-01-26 17:28

Python NLP:自然语言入门（Python和Java）

自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）是一种涉及将计算机与人类语言进行交互的技术。

独木人生·2024-01-26 17:54

2022-04-02

相对与NLTK，对于小型NLP项目TextBlob是一个更为理想的选择。在本实验中，我们将使用TextBlob进行单词的单复数变换，操作过程中，你能初步感受到TextBlob操作的便捷性

跨象乘云·2024-01-26 14:25

“文心一言”揭秘：智能语言模型的新里程碑

其中，智能语言模型作为AI领域的一大分支，更是引领着自然语言处理（NLP）技术的革新。今天，我要为大家揭秘的，正是这一领域的新里程碑——“文心一言”。

GeekyGuru·2024-01-26 13:02

NLP心理学之与自己的关系之自信与价值分享day12

学习内容：与自己的关系之自信与价值我的收获：1.①有时候我们成长的动力是基于我们自卑（自我价值感低）②婴儿从妈妈的眼睛里认识自己③被溺爱的孩子自我价值感低，很脆弱要有行动力，做到后自我肯定自己做到了④真正的谦卑是建立在自我价值感足的基础之上⑤用高自尊的感觉来传染高自尊⑥自信的形成就是高自我价值感形成的过程⑦咨询师要训练肯定别人的能力自我被肯定，欣赏，认同之后，行为可以修正⑧18岁以前得到5000次

28f9c4f5a54e·2024-01-26 12:55

#NLP|TextRank #使用 TextRank 算法为文本生成关键字和摘要

TextRank算法基于PageRank，用于为文本生成关键字和摘要。其论文是：MihalceaR,TarauP.TextRank:Bringingorderintotexts[C].AssociationforComputationalLinguistics,2004.先从PageRank讲起在浅入浅出：PageRank算法这篇博客中我做过简要的介绍，这里再补充一下。PageRank最开始用来计

向日葵花籽儿·2024-01-26 11:23

#NLP|文本生成#全网最全方法一篇搞定文本摘要\关键字提取，包含SnowNLP|TextRank4ZH|大模型|TF-IDF

SnowNLP介绍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

向日葵花籽儿·2024-01-26 11:53

Course1神经网络和深度学习编程作业

计算交叉熵损失（损失函数）。实现向前和向后传播。numpy：是用Python进行科学计算的基本软件包。sklearn：为数据挖掘和数据分析提供的简单高效的工具。

毛十三_·2024-01-26 11:03

机器学习、深度学习、自然语言处理基础知识总结

目前主要参考李航老师的《统计学习方法》一书，也有一些内容例如XGBoost、聚类、深度学习相关内容、NLP相关内容等是书中未提及的。

北航程序员小C·2024-01-26 10:43

【前沿技术杂谈：NLP技术的发展与应用】探索自然语言处理的未来

【前沿技术杂谈：NLP技术的发展与应用】探索自然语言处理的未来NLP技术的发展与应用：探索自然语言处理的未来方向一：技术进步词嵌入（WordEmbeddings）Transformer架构自然语言推理方向二

jcfszxc·2024-01-26 10:35

交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss Function）

交叉熵损失函数（Cross-EntropyLossFunction）在处理机器学习或深度学习问题时，损失/成本函数用于在训练期间优化模型。目标几乎总是最小化损失函数。损失越低，模型越好。

或许，这就是梦想吧！·2024-01-26 10:54

FastDeploy项目简介，使用其进行（图像分类、目标检测、语义分割、文本检测|orc部署）

包括物体检测、字符识别（OCR）、人脸、人像扣图、多目标跟踪系统、NLP、StableDiffusion文图生成、TTS等几十种任务场景，满足开发者多场景、多硬件、多平台的产业部署需求。1、FastD

万里鹏程转瞬至·2024-01-26 09:52

PyTorch-Transformers初识

spider&for=pcTransformers理解:https://www.analyticsvidhya.com/blog/2019/06/understanding-transformers-nlp-state-of-the-art-models

谷德白麻酱·2024-01-26 07:51

3D点云分割之SAGA（cvpr2023) 配置及使用

训练的损失函数有2个，SAM-guid

蓝羽飞鸟·2024-01-26 07:04

Python NLP深度学习进阶：自然语言处理

自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，涉及到处理和理解人类语言的方法和技术。随着深度学习的快速发展，NLP的研究和应用也在不断进步。

独木人生·2024-01-26 06:17

生成对抗网络

目录1.GAN的网络组成2.损失函数解释说明2.1BCEloss2.2整体代码1.GAN的网络组成2.损失函数解释说明2.1BCEloss损失函数importtorchfromtorchimportautogradinput

sendmeasong_ying·2024-01-26 06:04

【LLM】FuseLLM：大模型融合trick-知识融合LLMs

前言传统的模型融合方法分为集成的方法和权重合并的方法，这两种方法在以往的NLP的比赛中非常常见，是一种提分手段。然而，上述两种方法都需要预训练或者微调相应的模型。

余俊晖·2024-01-26 06:56

全面解析开源大语言模型：BLOOM

大型语言模型（LLM）的兴起一直是自然语言处理（NLP）领域的一个决定性趋势，导致它们在各种应用程序中的广泛采用。然而，这种进步往往是排他性的，大多数由资源丰富的组织开发的LLM仍然无法向公众开放。

yule.yang·2024-01-26 06:45

大模型实战营Day6 笔记

本期主题为：为何测评，因场景众多，需要统一的标准：评测的意义：传统NLP的一些评测需要：到了大模型时代，需要评测的就更多了：客观评测：有些主观题可以用模型评价模型：已有的评测框架：本次评测框架的架构图：

AIzealot无·2024-01-26 06:11

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