NLP损失函数第27页

Naturali 论文 | 基于多篇章多答案的阅读理解系统

为了应对这些挑战，我们在数据预处理、特征表示、模型选择、损失函数的设定和训练目标的选择等方面基于以往的工作做出了对应的设计和改进，构建出一个最先进的中文阅读理解系统。

奇点机智·2024-01-11 16:01

【深度学习PyTorch入门】6.Optimizing Model Parameters 优化模型参数

OptimizingModelParameters优化模型参数OptimizingModelParameters优化模型参数前置代码Hyperparameters超参数OptimizationLoop优化循环LossFunction损失函数

冰雪storm·2024-01-11 15:36

BERT Intro

继续NLP的学习，看完理论之后再看看实践，然后就可以上手去kaggle做那个入门的project了orz。

Karen_Yu_·2024-01-11 14:57

Intro project based on BERT

LeeMeng-進擊的BERT：NLP界的巨人之力與遷移學習这篇博客使用的是PyTorch，如果对PyTorch的使用比较陌生，建议直接去看PyTorch本身提供的tutorial，写的非常详细，还有很多例子

Karen_Yu_·2024-01-11 14:26

每个人竭是自己人生剧本的导演、编剧兼主演

这段时间比较迷恋心理学的学习，昨天就收到一份”大礼”，是NLP一个落地实操课，一看就对此很感兴趣，NLp对于我是默生的。

素心如竹焦点团队·2024-01-11 13:40

Linux常用命令

1.查看端口属于哪个程序lsof-i:8080netstat-tunlp|grep80802.查看一个程序是否运行ps-ef|greptomcat查看所有有关tomcat的进程3.终止线程kill-919979

Vicent_Z·2024-01-11 13:23

查准率与查全率在自然语言处理中的核心概念与联系、核心概念和实践应用，如何使用朴素贝叶斯、SVM 和深度学习实现查准率和查全率的计算？

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，其主要目标是让计算机理解、生成

代码讲故事·2024-01-11 11:59

从零开始复现BERT，并进行预训练和微调

https://gitee.com/guojialiang2023/bert模型BERT是一种基于Transformer架构的大型预训练模型，它通过学习大量文本数据来理解语言的深层次结构和含义，从而在各种NLP

青云遮夜雨·2024-01-11 11:28

【NLP】多标签分类【上】

简介《【NLP】多标签分类》主要介绍利用三种机器学习方法和一种序列生成方法来解决多标签分类问题（包含实验与对应代码）。

Twilight Sparkle.·2024-01-11 11:28

简单几个步骤几行代码一步一步掌握NLP自然语言处理通过Transformers模型实现包括情感分析,垃圾邮件检测,语法纠错,文本推理等

简单几个步骤几行代码一步一步掌握NLP自然语言处理通过Transformers模型实现包括情感分析,垃圾邮件检测,语法纠错,文本推理等。

代码讲故事·2024-01-11 11:55

PyTorch知识图谱

2.模型构建：模型构建部分涵盖了神经网络层、模块、损失函数和优化器。包括各种神经网络层（如全连接层、卷积层、循环神经网络等）、模型构建（Sequential、Module等

xianyinsuifeng·2024-01-11 09:21

《FITNETS: HINTS FOR THIN DEEP NETS》论文整理

二、Hint-BasedTraining思想1、hint层与guided层：2、核心思想：三、Fitnet训练过程及效果1、FItnet训练过程可以分为三个阶段：2、需要注意的问题：3、具体流程：4、损失函数

LionelZhao·2024-01-11 08:40

竞赛保研基于深度学习的植物识别算法 - cnn opencv python

文章目录0前言1课题背景2具体实现3数据收集和处理3MobileNetV2网络4损失函数softmax交叉熵4.1softmax函数4.2交叉熵损失函数5优化器SGD6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是

iuerfee·2024-01-11 07:49

神经网络中的损失函数（上）——回归任务

神经网络中的损失函数前言损失函数的含义回归任务中的损失函数平均绝对误差（MAE）L1范数曼哈顿距离优点缺点均方误差（MSE）均方误差家族L2范数欧氏距离极大似然估计优点缺点smoothL1LossHuber

liuzibujian·2024-01-11 07:53

中文分词、去停用词、发现新词

NLP涵盖的内容较多，分词是基础，特别是对中文来说。中文分词目前使用过snownlp、jieba，简单对比下，jieba的默认模识更好用，snownlp分的过细了。

废柴社·2024-01-11 06:06

【论文阅读】InstructGPT: Training language models to follow instructions with human feedback

论文链接：InstructGPT关注公众号funNLPer了解更多AI算法文章目录1.摘要2.导论2.1背景2.2方法2.3发现3.方法及实验细节3.1数据集3.2模型3.3实验结果总结1.摘要把语言模型变大并不意味着会让模型更好的理解用户意图

orangerfun·2024-01-11 06:25

解释文本向量化的原理

在自然语言处理（NLP）中，文本向量化是一种常用的技术，用于将文本表示为计算机可以处理的形式。

andeyeluguo·2024-01-11 06:20

批量归一化

一、为什么要批量归一化损失函数出现最后,后面的层训练较快.数据在最底部底部的层训练较慢底部层一变

笔写落去·2024-01-11 06:37

杀疯了的ChatGPT——开启AI智能交流新纪元「文末有彩蛋」

广泛的知识覆盖3.零样本学习4.多语言支持5.上下文感知对话如何使用ChatGPT1.智能助手2.个性化交互3.语言学习伙伴4.创造性写作5.技术支持结论文末彩蛋引言随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理（NLP

八了个戒·2024-01-11 04:54

2019-03-15

【优胜行动派️学习日记】[打卡宝宝]：王燕[打卡日期]：2019/3/15[学习内容]：教练式管理[学习笔记]：NLP教练技术的核心工作原理：ABCD法则如何定义‘NLP教练技术’的呢？

meng7277·2024-01-11 03:07

2024-01-04 学习笔记

1.语义分割中的lossfunction最全面汇总摘要这篇文章主要讨论了在图像语义分割任务中常用的几种损失函数，包括交叉熵损失、加权损失、焦点损失和Dicesoft损失。

qq_19986067·2024-01-11 01:43

【NLP十二条前提假设之八】

【NLP十二条前提假设之八】八、每一个人都选择给自己最佳利益的行为(Everyonechoosesthebestbehavioratthemoment.)8.1每一个人做任何事都是为满足自己的一些深层需要

屈婧·2024-01-11 01:47

免费英-挪平行语料赠送啦！

因为工作的原因业余时间整理出5W英语-挪威语平行语料，现免费赠送给各位NLP大佬，有意向的同学麻烦私信我获取！希望大家多多交流共同进步！

AONDATA·2024-01-10 23:34

YOLOv8 损失函数改进 | 引入 Shape-IoU 考虑边框形状与尺度的度量

️改进YOLOv8注意力系列一：结合ACmix、Biformer、BAM注意力机制论文讲解加入代码本文提供了改进YOLOv8注意力系列包含不同的注意力机制以及多种加入方式，在本文中具有完整的代码和包含多种更有效加入YOLOv8中的yaml结构，读者可以获取到注意力加入的代码和使用经验，总有一种适合你和你数据集。️YOLOv8实战宝典--星级指南：从入门到精通，您不可错过的技巧 --聚焦于YO

一休哥※·2024-01-10 23:30

2018-09-13

2018年9月13日360修炼第67天，这两天的修炼一直围绕着NLP的破框法展开，之前一位学员问我：“如果我们一直持有接受的态度与外界互动，是否就纵容了一些不法分子的行为呢？”

丁调调·2024-01-10 21:32

【NLP大脑操作手册07】重定因果

在【NLP大脑操作手册06】里，我们学会了用“重定立场”的方式站在对方的角度看待事情，拿到对方最真实的感受和想法，合力将事情解决。今天将介绍第四种方法：重定因果。

龙姑娘Long·2024-01-10 21:05

Pytorch学习记录-基于CRF+BiLSTM的CGED

理论方面的论文也都是英文的2.AlibabaatIJCNLP-2017Task1:EmbeddingGrammaticalFeaturesintoLSTMsforChineseGrammat

我的昵称违规了·2024-01-10 20:06

梯度下降法

前言：在均方差损失函数推导中，我使用到了梯度下降法来优化模型，即迭代优化线性模型中的和。现在进一步了解梯度下降法的含义以及具体用法。

Visual code AlCv·2024-01-10 20:46

基于DL的人脸超分辨率(FSR)任务综述

LR图像用于网络的训练，HR图像用于监督，网络生成的图片记为SR（superresolution），损失函数可以基于评估HR图像和SR图像之间的差异构建。

多少学一点吧·2024-01-10 19:00

实战美年健康AI大赛之二_相关问题与思考

说出来可能有人不信，我只用了五折的lightgbm，参数都没怎么调，去缺失值，去噪，特征选择，归一化，模型融合，目前为止都没做，所有时间都花在NLP上了，其中很多试尝还在进行中，还未加入模型，

xieyan0811·2024-01-10 16:58

深入理解TF-IDF、BM25算法与BM25变种：揭秘信息检索的核心原理与应用

文本挖掘和自然语言处理领域,IF-IDF这个名字,从它在20世纪70年代初被发明,已名震江湖近半个世纪而不曾衰歇.它表示的简单性,应用的有效性,使得它成为不同文本处理任务文本特征权重表示的首选方案.如果要评选一个NLP

汀、人工智能·2024-01-10 14:00

ChatGLM2-6B 大语言模型本地搭建

ChatGLM模型介绍：ChatGLM2-6B是清华NLP团队于不久前发布的中英双语对话模型，它具备了强大的问答和对话功能。拥有最大32K上下文，并且在授权后可免费商用！

雪峰空间·2024-01-10 11:42

目标检测改进系列1：yolo v5网络中OTA损失函数替换

OTA损失函数替换标签分配（labelassignment）什么是标签分配OTA损失函数介绍背景方法如何在yolov5目标检测算法中改为OTA损失步骤一、修改loss.py文件步骤二、在train.py

Dynasty Song·2024-01-10 11:32

1.4.1机器学习——梯度下降+α学习率大小判定

1.4.1梯度下降4.1、梯度下降的概念※【总结一句话】：系统通过自动的调节参数w和b的值，得到最小的损失函数值J。如下：是梯度下降的概念图。

帅翰GG·2024-01-10 10:24

2.2.3机器学习—— 判定梯度下降是否收敛 + α学习率的选择

2.2.3判定梯度下降是否收敛+α学习率的选择2.1、判定梯度下降是否收敛有两种方法，如下图：方法一：如图，随着迭代次数的增加，J(W,b)损失函数不断下降当iterations=300之后，下降的就不太明显了

帅翰GG·2024-01-10 10:24

机器学习：自然语言处理介绍

机器学习在自然语言处理（NLP）领域扮演着关键的角色，它利用算法和统计模型来处理和理解人类语言。

rubyw·2024-01-10 10:22

人工智能论文解读精选 | PRGC：一种新的联合关系抽取模型

NLP论文解读·2024-01-10 09:43

51-6 Vision Transformer ，ViT 论文精读

ViT取代了CNN，打通了CV和NLP之间的鸿沟，而且挖了一个更大的多模态的坑。ViT未来有可能真就是一个简洁、高效、通用的视觉骨干网络，而且可以完全不用任何标注信息

深圳季连AIgraphX·2024-01-10 08:41

LLM调研笔记

这里写目录标题LLM调研1.外挂知识库2.微调数据prompting和fine-tuning的对比3.NLP的发展4.大语言模型的涌现能力5.大模型的几个关键技术6.数据预处理7.主流架构8.模型训练9

国家一级假勤奋大学生·2024-01-10 07:24

模型参数访问

此时，我们的目标就是找到使损失函数最小化的模型参数。有时，我们希望提取参数，以便在其他环境中复用。

Kevin_D98·2024-01-10 07:59

USTC Fall2023 高级人工智能期末考试回忆版

USTCFall2023高级人工智能期末考试回忆版填空题20'判断题10'简答题70'填空题20’1.搜索的五要素2.逻辑回归损失函数3.函数f的近似值h，评价h的优劣：完备性、准确性、复杂性4.遗传算法的东西

shlyyy·2024-01-10 06:01

Softmax回归

目录1.Softmax回归的从零开始实现2.softmax回归的简洁实现对重新审视softmax的实现的思考：对交叉熵损失函数的思考：小批量随机梯度下降算法的理解：1.Softmax回归的从零开始实现importtorchfromIPythonimportdisplayfromd2limporttorchasd2l

sendmeasong_ying·2024-01-10 06:54

李沐之数值稳定性+模型初始化和激活函数

目录1.数值稳定性1.1梯度爆炸1.2梯度消失2.模型初始化和激活函数2.1让训练更加稳定3.补充一点导数知识：1.数值稳定性层记为t,这里的y不是预测，还包括了损失函数，y是优化函数，不是预测的结果y

sendmeasong_ying·2024-01-10 06:54

09 Softmax回归+损失函数+图片分类数据集

损失函数蓝色曲线表示y=0时，变换预测值的曲线变化。绿色是似然函数，近似高斯分布，橙色是损失函数的梯度。L2损失函数的意义：当靠近原点的时候，梯度就

sendmeasong_ying·2024-01-10 06:53

NLP预训练方法：从BERT到ALBERT详解

BERT基于所有层中的左、右语境进行联合调整，来预训练深层双向表征。只需要增加一个输出层，就可以对预训练的BERT表征进行微调，就能够为更多的任务创建当前的最优模型。使用的是Transformer，相对于rnn而言更加高效、能捕捉更长距离的依赖。1.预训练优点假设已有A训练集，先用A对网络进行预训练，在A任务上学会网络参数，然后保存以备后用，当来一个新的任务B，采取相同的网络结构，网络参数初始化的

nnnancyyy·2024-01-10 06:41

【组队学习】Task03：学习BERT和GPT

组队学习资料：datawhale8月组队学习-基于transformers的自然语言处理(NLP)入门Task03主要学习内容：2.3-图解BERT.md2.4-图解GPT.md声明:NLP纯小白,本文内容主要是作为个人学习笔记

诡途·2024-01-10 06:06

Transformers 2023年度回顾：从BERT到GPT4

特别是机器学习(ML)模型在自然语言处理(NLP)领域取得了重大进展。一个关键的突破是引入了“自注意力”和用于序列处理的Transformers架构，这使得之前主导该领域的几个关键问题得以解决。

柴神·2024-01-10 06:32

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于图像增强的鸟类目标检测（续）

目录SRGAN网络模型改进研究3.1SRGAN超分辨率模型3.1.1SRGAN网络结构3.1.2SRGAN的损失函数

林聪木·2024-01-10 05:58

“不缺钱，只缺人” ，同传翻译的那些事儿

点击左上方蓝字关注我们项目简介“手把手带你学NLP”是基于飞桨PaddleNLP的系列实战项目。

飞桨PaddlePaddle·2024-01-10 05:24

翻译：Building Efficient RAG Systems: A Deep Dive into devv.ai

RetrievalAugmentedGeneration（检索增强生成）最初来源于2020年Facebook的一篇论文：Retrieval-AugmentedGenerationforKnowledge-IntensiveNLPTasks

数大招疯·2024-01-10 05:23

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