NLP损失函数

【 文本到上下文 #4】NLP 与 ML

一、说明欢迎回到我们的NLP博客系列！当我们进入第四部分时，焦点转移到机器学习（ML）和自然语言处理（NLP）之间的动态相互作用上。
无水先生·2024-01-19 17:17

NLP论文阅读记录 - 2022 | WOS 02 使用 BERT 模型进行抽取式文本摘要的性能研究

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.文献综述2.1总结方法三.本文方法3.1总结为两阶段学习3.1.1基础系统3.2重构文本摘要四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言PerformanceStudyonExtractiveTextSummarizationUsing
yuyuyu_xxx·2024-01-19 17:40

NLP论文阅读记录 - 2021 | WOS 03 带有语义附加奖励的强化抽象文本摘要

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.相关工作三.本文方法3.1总结为两阶段学习3.1.1基础系统3.2重构文本摘要四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言ReinforcedAbstractiveTextSummarizationWithSemanticAddedRe
yuyuyu_xxx·2024-01-19 17:40

NLP论文阅读记录 - 2021 | WOS MAPGN：用于序列到序列预训练的掩码指针生成器网络

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.前提三.本文方法四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言MAPGN:MASKEDPOINTER-GENERATORNETWORKFORSEQUENCE-TO-SEQUENCEPRE-TRAINING（21）0、论文摘要本文提出了一种
yuyuyu_xxx·2024-01-19 17:39

自然语言处理-词向量技术

一.词向量技术的简介词向量（WordEmbedding）是一种将单词表示为实数向量的技术，它在自然语言处理（NLP）和机器学习中得到广泛应用。
Algorithm_Engineer_·2024-01-19 17:38

【人工智能】之深入了解嵌入模型中的 Token：NLP 中的语义之旅(1)

自然语言处理（NLP）领域的发展在很大程度上受到了嵌入模型的推动。嵌入模型通过将文本中的每个token转换为向量表示，为计算机理解语言提供了强大的工具。
魔道不误砍柴功·2024-01-19 17:37

NLP论文阅读记录 - 2022 | W0S 基于文本概念的多目标剪枝观点文本摘要

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.文本摘要的文献综述和分类2.1文本摘要分类2.2以前的作品三.本文方法3.1总结为两阶段学习3.1.1基础系统3.2重构文本摘要四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言Opiniontextssummarizationbasedon
yuyuyu_xxx·2024-01-19 17:37

机器学习100天-Day8Tensorflow新手教程3（实现线性支持向量机（Linear SVM））

首页.jpg看了几天AllenNLP，头疼，今天就不更NLP了，把之前的坑填一点。这篇算是对Tensorflow一个比较好的拆分，当时写的时候也查了一些资料。
我的昵称违规了·2024-01-19 16:22

【昇思技术公开课笔记-大模型】Transformer理论知识

Transformer与传统NLP特征提取类模型的区别主要在以下两点：Transformer是一个纯基于注意力机制的结构，并将自注意力机制和多头注意力机制的概念运用到模型中；*由于缺
JeffDingAI·2024-01-19 16:21

【昇思技术公开课笔记-大模型】Bert理论知识

NLP中的预训练模型语言模型演变经历的几个阶段word2vec/Glove将离散的文本数据转换为固定长度的静态词向量，后根据下游任务训练不同的语言模型ELMo预训练模型将文本数据结合上下文信息，转换为动态词向量
JeffDingAI·2024-01-19 16:21

python期末:常见模块的使用及计算生态

A.JiebaB.SnowNLPC.LosoD.TensorFlow4.以下关于
illusionbigdata·2024-01-19 16:11

过拟合欠拟合及其解决方案

可以使用验证数据集来进行模型选择欠拟合指模型无法得到较低的训练误差，过拟合指模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差应选择复杂度合适的模型并避免使用过少的训练样本权重衰减正则化通过为模型损失函数添加惩罚项使学出的模型参数值较小
Yif18·2024-01-19 15:56

《向量数据库指南》RAG 应用中的指代消解——解决方案初探

其中，检索增强生成（Retrieval-augmentedgeneration，RAG）是一种针对知识密集型NLP任务的生成方法，它通过在生成过程中引入检索组件，从已知的知识库中检索相关信息，并将这些信息与
LCHub低代码社区·2024-01-19 15:30

Bert模型的基本原理与Fine-tuning

基本原理BERT是一种预训练语言模型，即首先使用大量无监督语料进行语言模型预训练（Pre-training），再使用少量标注语料进行微调（Fine-tuning）来完成具体NLP任务（分类
zhong_ddbb·2024-01-19 14:37

AIGC在心理咨询领域的应用

AIGC的核心技术是自然语言处理（NLP），即让计算机能够理解和生成自然语言。近年来，随着深度学
AI明说·2024-01-19 14:03

【概述版】悲剧先于解析：在大型语言模型的新时代，历史重演了

这篇论文探讨了大型语言模型（LLM）的成功对自然语言处理（NLP）领域的影响，并提出了在这一新时代中继续做出有意义贡献的方向。
wwlsm_zql·2024-01-19 14:01

三大限制性信念

如果你学习过NLP，你会经常听到【限制性信念】这个词。限制性信念就是那些障碍你生活获得成功快乐的潜意识想法和信念，它一直潜藏在你的人生里，而你却全然不知。
huier1982·2024-01-19 13:36

hanlp,pkuseg,jieba,cutword分词实践

总结：只有jieba,cutword,baidulac成功将色盲色弱成功分对,这两个库字典应该是最全的hanlp[持续更新中]https://github.com/hankcs/HanLP/blob/doc-zh
回到工作狂状态·2024-01-19 13:08

YOLOv8改进 | 融合改进篇 | 华为VanillaNet + BiFPN突破涨点极限

这个主干是一种注重极简主义和效率的神经网络我也将其进行了实验，其中的BiFPN不用介绍了从其发布到现在一直是比较热门的改进机制，其主要思想是通过多层级的特征金字塔和双向信息传递来提高精度，我将其融合在一起，大家可以复制过去在其基础上配合我的损失函数
Snu77·2024-01-19 12:36

ChatGPT 和文心一言哪个更好用？

这种大规模的预训练使得ChatGPT在各种NLP任务中都表现出色。上下文理解：ChatGPT能够理解句子的上下文，这意味着它可以更好地理解用户的意图和需求。
村口曹大爷·2024-01-19 11:24

2024年1月18日Arxiv最热NLP大模型论文：Large Language Models Are Neurosymbolic Reasoners

大语言模型化身符号逻辑大师，AAAI2024见证文本游戏新纪元引言：文本游戏中的符号推理挑战在人工智能的众多应用场景中，符号推理能力的重要性不言而喻。符号推理涉及对符号和逻辑规则的理解与应用，这对于处理现实世界中的符号性质问题至关重要。本文探讨了大型语言模型（LLMs）在符号推理中的潜在应用，特别是在文本游戏这一具有挑战性的领域。文本游戏是测试自然语言能力的重要基准，尤其是在数学、地图阅读、排序以
夕小瑶·2024-01-19 11:20

神经网络算法 - 一文搞懂自然语言处理

目录一、NLP的本质二、NLP的原理三、NLP的应用一、NLP的本质核心逻辑：NLP就是人类和机器之间沟通的桥梁！
之乎者也··2024-01-19 09:42

【原创】缘分

谨以此诗献给育林老师以及中美NLP第28期NLP执行师的优秀的同学们：《缘分》怎样的一种缘分，让我们从五湖四海相聚在这里？怎样的一种缘分，让我们在短短的几天就心心相依？
张光辉岁月如歌·2024-01-19 09:53

深度学习和大数据技术的进步在自然语言处理领域的应用

随着深度学习和大数据技术的迅猛发展，自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）取得了显著的进步。
咕噜企业签名—美乐蒂·2024-01-19 09:28

经典目标检测YOLO系列(二)YOLOV2的复现(2)正样本的匹配、损失函数的实现及模型训练

经典目标检测YOLO系列(二)YOLOV2的复现(2)正样本的匹配、损失函数的实现及模型训练我们在之前实现YOLOv1的基础上，加入了先验框机制，快速的实现了YOLOv2的网络架构，并且实现了前向推理过程
undo_try·2024-01-19 09:21

基于网络爬虫的微博热点分析，包括文本分析和主题分析

此外，我们还使用snownlp情感分析库来评估微博热点话题的情感倾向。在实施该分析过程中，我们首先通过网络爬虫技术从微博平台上收集热点数据。
叫我：松哥·2024-01-19 09:15

李沐《动手学深度学习》线性神经网络 softmax回归

《动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归目录系列文章一、softmax回归（一）问题背景（二）网络架构（三）softmax运算（四）小批量样本的矢量化（五）损失函数二
丁希希哇·2024-01-19 08:36

电瓶车在十字路口被交警拖走后，你所不知道的NLP心态调试法

在钱王故里临安府，还是拥有一辆小电瓶车方便，可以穿大街过小巷撸串，苕溪河边停停，不用找停车场，也不用担心停在路上被贴罚单。但是，上个月15号我骑电瓶车在去民政局婚姻登记处值班路上，一个十字路口，车被交警拖走，因为没有上牌照。半个月了，今天我去处理了700元的罚单，以旧换新买了一辆新的。在这个过程，我学习到很多:1.这个社会不会因为你不懂法，就放你一马，所以要对周遭的环境保持高敏锐度，最好去学点法律
神笔娜娜·2024-01-19 08:43

PyTorch各种损失函数解析：深度学习模型优化的关键（2）

目录详解pytorch中各种Lossfunctionsmse_loss用途用法使用技巧注意事项参数数学理论公式代码演示margin_ranking_loss用途用法使用技巧注意事项参数数学理论公式代码演示multilabel_margin_loss用途用法使用技巧注意事项参数数学理论公式代码演示multilabel_soft_margin_loss用途用法使用技巧注意事项参数数学理论公式代码演示m
E寻数据·2024-01-19 08:34

PyTorch各种损失函数解析：深度学习模型优化的关键（1）

目录详解pytorch中各种Lossfunctionsbinary_cross_entropy用途用法参数数学理论示例代码binary_cross_entropy_with_logits用途用法参数数学理论示例代码poisson_nll_loss用途用法参数数学理论示例代码cosine_embedding_loss用途用法参数数学理论示例代码cross_entropy用途用法参数数学理论示例代码c
E寻数据·2024-01-19 08:34

催眠是和潜意识沟通的最好方式

最近几年我在好几个平台，听了不少家庭教育的理论知识，也在书上看过不少的家庭教育理论知识，还学习了NLP心理学课程。
KMJS1313·2024-01-19 07:35

NLP预训练模型系列-GPT

NLP预训练模型系列-GPT1.BERT2.GPT目录NLP预训练模型系列-GPT前言1.Abstract2.Introduction3.RelatedWork4.Framework4.1无监督预训练4.2
Maxi_0902·2024-01-19 06:05

nlp课程第1课

课程中有另一个学员问老师：NLP讲思维的升级，而很多教导让我们用心活着。请问你如何回答？亲爱的伙伴：我们第一节分享现在开始。我分享的内容是基于今天早上史蒂夫老师的授课。
凌波_6f09·2024-01-19 06:24

金钱关系第五天笔记整理

分享关于财富关系某代孕明星事件解析对金钱不好这一行为会造成我们的匮乏当在语言匮乏时例如常将贫穷、没钱挂嘴上会造成潜意识的6倍力量科学家加来道雄说能量组成这个世界（匮乏共振匮乏丰盛共振丰盛）北大教授刘峰说三维（现实）世界是高围（量子场）世界投影心理学说潜意识的力量nlp
正念孕育三宝妈依依·2024-01-19 05:46

YOLOV3解析--边学习边更

贴一下yolov3的网络结构V3在V2的基础上也做了很多改进可以看到，类别预测，使用了多标签分类；损失函数也用二元交叉熵函数代替了均方差，多尺度融合预测，用到了route层拼接贴一下v3的训练过程预测过程看到很详细的一篇
立夏陆之昂·2024-01-19 05:47

大模型入门0: 基础知识

大模型0基础知识:transformer基础与NLP1参数量预估与scalinglaw2sft3RAG与langchain4prompt5rlhf6agent7分布式训练8推理优化9传统任务本文结构transformer
YueTann·2024-01-19 05:07

Hugging Face怎么通过国内镜像去进行模型下载（hf-mirror.com）

一、引言HuggingFace是一家专注于自然语言处理（NLP）技术的公司，以其开源贡献和先进的机器学习模型而闻名。
星宇星静·2024-01-19 04:18

机器学习笔记——感知机【图文，详细推导】

机器学习笔记第一章机器学习简介第二章感知机文章目录机器学习笔记一、超平面二、感知机定义三、学习策略和学习算法1线性可分2损失函数定义3优化算法—SGD4算法收敛性四、感知机的缺点参考资料感知机（PLA）
格兰芬多_未名·2024-01-19 03:20

Graph Attention-Based Forecasting

NLP中大火的Transformer和GAT本质在做一样的事情。
生于忧患_死于安乐·2024-01-19 02:42

Python系列：NLP系列三：pyltp的介绍与使用

pyltp的介绍与使用一.NLP入门（六）pyltp的介绍与使用pyltp的简介pyltp的使用分句分词词性标注命名实体识别依存句法分析语义角色标注总结参考链接：一.NLP入门（六）pyltp的介绍与使用
坦笑&&life·2024-01-19 02:57

【机器学习】基本模型简易代码整理

目录对数几率回归原理损失函数和优化特点和应用支持向量机SVM原理损失函数与优化优点与应用信息增益决策树本文对机器学习课程考试中可能出现的模型代码题进行总结，仅供参考。
_hermit:·2024-01-19 02:14

一文读懂大型语言模型LLM

特别是，在自然语言处理（NLP）领域，AI的进步已经让计算机不仅能理解人类语言的基本结构，还能在更深层次上把握其语义和情感。
英智未来·2024-01-19 01:50

报告老师：原来我真的不知道

在nlp学习中，我先学到了随观的觉察，为什么不是一笑了之，而是愤怒的情绪？老师教会我解读情绪，愤怒是想做而做不到的无力感，是想调取力量达到的强烈愿望。那这样推论，我是
胡楠同学·2024-01-18 23:53

欲望与恐惧

，2018年12月6日晚上，我去听了一个之前听过NLP的课，果然又有一些新的体验和收获。NLP的范畴中，人的动力有两种：第一是欲望，第二是恐惧。欲望好理解，想要什么东西，就会努力去得到。
三木龙·2024-01-18 22:34

大模型学习笔记03——模型架构

模型架构（Modelarchitecture）：Transformer架构2、分词词元(token)一般在NLP（自然语言处理）中来说，通常指的是一个文本序列中的最小单元，可以是单词、标点符号、数
等风来随风飘·2024-01-18 22:17

sklearn-线性回归

2多元线性回归LinearRegression其中右下角的2表示向量的L2范式，也就是我们的损失函数所代表的含义。在L2范式上开平方，就是我们的损失函数。这个式子
CHEN的小喵·2024-01-18 21:55

【人工智能与深度学习】均方损失，交叉墒损失，vgg损失，三元组损失

损失，三元组损失的应用场景有哪些均方损失（MeanSquaredError,MSE），交叉熵损失（Cross-EntropyLoss），和三元组损失（TripletLoss）是机器学习和深度学习中常用的损失函数
你好，Albert·2024-01-18 21:37

解决 pynlpir 分词 License 过期问题

获取安装目录方法：pipinstallpynlpir这时系统会显示已经安装好的的nplir的位置，我的应该覆盖在.
火禾子_·2024-01-18 20:16

PyTorch 2.0 正式版来了！

转自：机器之心进NLP群—>加入NLP交流群在PyTorchConference2022上，研发团队介绍了PyTorch2.0，并宣布稳定版本将在今年3月正式发布，现在PyTorch2.0正式版如期而至
zenRRan·2024-01-18 20:35

神经网络（二）：Softmax函数与多元逻辑回归

一、Softmax函数与多元逻辑回归为了之后更深入地讨论神经网络，本节将介绍在这个领域里很重要的softmax函数，它常被用来定义神经网络的损失函数（针对分类问题）。
城市中迷途小书童·2024-01-18 20:08
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