NLP损失函数

大创项目推荐 深度学习实现语义分割算法系统 - 机器视觉

.1多尺度特征融合4语义分割开发过程4.1建立4.2下载CamVid数据集4.3加载CamVid图像4.4加载CamVid像素标签图像5PyTorch实现语义分割5.1数据集准备5.2训练基准模型5.3损失函数
laafeer·2024-01-10 04:59

【freespace】HybridNets: End-to-End Perception Network

目录摘要1.介绍1.1.背景1.2.相关工作2.方法2.1.网络体系结构2.2.编码器2.3.译码器2.4.损失函数和训练3.实验与评估3.1.实验设置3.2.评价指标3.3.成本计算性能3.4.多任务性能
莫克_Cheney·2024-01-10 04:55

梯度下降法（Gradient Descent）

梯度下降法作用是，最小化一个损失函数；而如果我们要最大化一个效用函数，应该使用梯度上升法。这个二维平面描述了，当我们定义了
Debroon·2024-01-10 03:23

20191230高执学习感悟

明白了NLP之道，可能是高级执行师最大的收获。NLP高级执行师的道是什么？我的感悟是：一切问题的根源都是信念价值观。明白了这个道理，就知道了一旦卡住，里面一定有一个需要转换的信念价值观；不
阿春儿1203·2024-01-09 23:03

Hugging face库

1.Transformers是NLP,CV,audio，speechprocessing任务的库。它包含了超过10000个预训练的模型，涵盖了各种NLP任务，如文本分类，问答，文本生成，情感分析等。
carmen_山海·2024-01-09 21:12

循环神经网络语言模型：探索不同的编码器解码器架构

在自然语言处理（NLP）领域，循环神经网络语言模型（RecurrentNeuralNetworkLanguageModels,RNNLMs）是一种常用的方法，用于预测下一个词语在给定上下文中的概率。
OpenChat·2024-01-09 21:46

4.22丰盛日记10

今天相约去一个朋友家里，聊NL,NLP以及情绪与疾病有关的话题，每次相见数小时，总是聊不完的话题，一个平时不善言语的人，打开了话匣子，竟不可收拾。
李思睿vicky·2024-01-09 20:49

论文阅读 BERT GPT - transformer在NLP领域的延伸

文章目录不会写的很详细，只是为了帮助我理解在CV领域transformer的拓展1摘要1.1BERT-核心1.2GPT-核心2模型架构2.1概览3区别3.1finetune和prompt3.2transformer及训练总结不会写的很详细，只是为了帮助我理解在CV领域transformer的拓展1摘要1.1BERT-核心双向编码器加上mask做完形填空超大模型无监督预训练需要整个模型作为pretr
highoooo·2024-01-09 20:03

BERT 模型是什么

凭借其惊人的结果，它迅速成为NLP任务中无处不在的基线，包括一般语言理解，问答和命名实体识别。可以说，BERT为我们如今目睹的生成式AI革命铺
yule.yang·2024-01-09 20:24

帮助孩子学会解决问题，是我们能够给予他们最好的礼物

范美丽20201111学习到张博哥的心手相连nlp人生塑造营七天演讲训练营进入第三天，通过练习口腔操，演说心法，一分钟自我介绍，腹式呼吸。
粉红甜心·2024-01-09 18:31

微软最新研究成果：使用GPT-4合成数据来训练AI模型，实现SOTA！

文本嵌入是各项NLP任务的基础，用于将自然语言转换为向量表示。现有的大部分方法通常采用复杂的多阶段训练流程，先在大规模数据上训练，再在小规模标注数据上微调。
夕小瑶·2024-01-09 16:02

SDU-CS在青岛校区

答：computervisionandNLP.然后老师英文问，大致
For the brave·2024-01-09 15:50

YOLOv8改进 | 损失函数篇 | SlideLoss、FocalLoss分类损失函数助力细节涨点(全网最全)

一、本文介绍本文给大家带来的是分类损失SlideLoss、VFLoss、FocalLoss损失函数，我们之前看那的那些IoU都是边界框回归损失，和本文的修改内容并不冲突，所以大家可以知道损失函数分为两种一种是分类损失另一种是边界框回归损失
Snu77·2024-01-09 15:16

做喜欢做的事是享受，做能做的事是幸福，做该做的事是福报。

因为他是永城市第一个上NLP国际专业执行师课程的。又来到他们村所在的这家幼儿园的时候，说实话并没有，因为这个幼儿园的规模小而有所失望，反而使内
程远哥·2024-01-09 15:33

梯度下降 梯度消失 梯度爆炸 通俗易懂讲解对比

梯度下降梯度下降是一种优化算法，用于最小化损失函数，从而训练出更准确的模型。我们可以将损失函数想象成一个山峰，梯度下降算法的目标就是找到这个山峰的最低点，也就是损失函数的最小值。
香至-人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-01-09 13:33

机器学模型 预训练模型 为什么要使用预训练模型呢？

这通常通过定义一个损失函数来衡量模型预测与真实目标之间的差距，并使用优化算法（如梯度下降）来调整模型参数，以最小化这个差距。
香至-人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-01-09 13:33

预训练模型的分类，以及代表模型介绍

以下是一些主要类型的预训练模型及其代表性模型：自然语言处理（NLP）模型：自回归语言模型：这类模型根据上文内容预测下一个可能的单词或字符。
香至-人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-01-09 13:00

图谱实战 | 安全领域知识图谱建设与典型应用场景总结

转载公众号|老刘说NLP安全知识图谱是网络安全领域专用知识图谱，也是知识图谱应用于安全业务的重要工业尝试。
开放知识图谱·2024-01-09 10:41

NLP -关键词提取

文章目录关于关键词提取TF-IDF思想由来用处名词/概念解释缺点TextRankLDALSA/LSIRake特点关于关键词提取关键词提取（KeyWordExtraction）主要有以下方法：基于统计：tf-idf,TextRank基于词分布：LDA：采用贝叶斯学派的方法对分布信息拟合LSA/LSI：采用SVD的方法暴力破解Rake、Topic-ModelTF-IDFTF-IDF（注意：这里不是减号
小田_·2024-01-09 09:14

【目标检测】YOLOv1 ，one-stage 目标检测算法的开山之作

目录一、YOLOv1简介二、YOLOv1网络结构三、YOLOv1的损失函数四、YOLOV1的不足五、YOLOv1的预测六、推荐参考资料一、YOLOv1简介YOLO是YouOnlyLookOnce的缩写，
ctrl A_ctrl C_ctrl V·2024-01-09 08:10

机器学习的目标函数、损失函数

损失函数又叫代价函数。目标函数是一个更加广的概念。对于目标函数来说在有约束条件下的最小化就是损失函数。用损失函数来度量拟合程度：损失函数损失函数越小代表模型拟合的越好。
毕一·2024-01-09 07:42

【原创·觉察日记】眼不见心不烦

图片发自App20191001张光辉觉察日记：眼不见心不烦有句话说眼不见心不烦，这句话和NLP的次感元相关。所谓次感元便是构成感官和表象的最小单位。
张光辉岁月如歌·2024-01-09 06:07

关于生成式语言大模型的一些工程思考 paddlenlp & chatglm & llama

近期百度飞桨自然语言处理项目paddlenlp发布了2.6版本。
路人与大师·2024-01-09 02:57

数模学习day08-拟合算法

拟合问题的目标是寻求一个函数（曲线），使得该曲线在某种准则下与所有的数据点最为接近，即曲线拟合的最好（最小化损失函数）。插值算法中，得到的多项式f(x)要经过所有样本点。
WenJGo·2024-01-08 23:53

YOLOv5改进之---EIoU,SIoU,AlphaIoU,FocalEIoU,Wise-IoU

本文主要针对yolov5的iou损失函数进行改进，主要涵盖EIoU,SIoU,AlphaIoU,FocalEIoU,Wise-IoU这几种损失。
qq_41920323·2024-01-08 22:34

人工智能AI入门 2.2- NLP词向量 word2vec

#word2vec1字或者词的one-hotrepresentation，矩阵维度太高且稀疏2word2vec的两种方法，CBOW从周围的词推测单个词，skip-gram从单个词预测周围#论文##论文详解https://arxiv.org/pdf/1411.2738.pdf#实现##C代码实现https://github.com/tmikolov/word2vec/blob/master/word
YueTan·2024-01-08 21:05

jupyter快速实现单标签及多标签多分类的文本分类BERT模型

jupyter实现pytorch版BERT（单标签分类版）nlp-notebooks/TextclassificationwithBERTinPyTorch.ipynb通过改写上述代码，实现多标签分类参考解决方案
xiyou__·2024-01-08 17:15

QQ音乐评论分布可视化

评论是我几天前爬取的，歌曲是周董的《轨迹》，一开始想使用snownlp作情感分析，但我看了下评论内容，情感倾向很明显，没有分析的必要。这些数据都带有评论时间，也算是时间序列数据，正好拿它作可视化展示。
ShihanW·2024-01-08 17:39

使用chatgpt完成自动化工作（免费收藏级）

本文末尾会提供4.0的使用方法前言：聊天机器人GPT（GenerativePre-trainingTransformer）是一个强大的自然语言处理（NLP）模型。
爱编程-爱生活·2024-01-08 16:49

反向传播

反向传播（Backpropagation）是一种用于训练神经网络的算法，它通过计算损失函数对网络中每个参数的梯度，从而更新参数以最小化损失函数。反向传播算法可以分为线性反向传播和非线性反向传播。
人工智能教学实践·2024-01-08 14:18

python将地址分离

今天接到一个需求就是将收件、寄件地址，进行分离如：山东省淄博市张店区杏园东路分离结果：省：山东省市：淄博市县：张店区路：杏园东路1、安装第三方库-jionlppipinstalljionlp2、代码演示
一晌小贪欢·2024-01-08 14:02

jionlp：一款解析地址信息的神奇 Python 库

首先我们需要安装jionlp这个非常好用的文本预处理工具包，建议使用国内镜像安装：pipinstalljionlp-ihttps://pypi.douban.com/simple/安装完成后，只需要使用其
Python数据挖掘·2024-01-08 14:31

JioNLP：预处理、信息抽取、数据增强、NLP简单功能与词典，找它就对了！

⭐戳这里->JioNLP⭐戳这里=>在线直接使用版->JioNLP  pipinstalljionlp来看看JioNLP能干什么？
jionlp数据分析·2024-01-08 14:00

Python版 NLP 文本清洗工具

文本清洗是一个繁琐复杂的工作，不论是对于NLP的开发者，还是其它领域工作者。这部分工作可以由JioNLP工具包一键搞定！！！
jionlp数据分析·2024-01-08 14:00

JioNLP上的那些好用的冷门工具

大家好，JioNLP(https://github.com/dongrixinyu/JioNLP)目前已经在Github上有了1600星的点赞，下载安装量大概有几万了。
jionlp数据分析·2024-01-08 14:00

jionlp :一款超级强大的Python 神器！轻松提取地址中的省、市、县

pipinstalljionlp-ihttps://pypi.douban.com/simple/为了更快速地安装，我们可以选择使用国内的软件源（比如豆瓣镜像）进行下载和安装所需的第三方库。
Python数据开发·2024-01-08 14:29

机器学习周刊 第4期：动手实战人工智能、计算机科学热门论文、免费的基于ChatGPT API的安卓端语音助手、每日数学、检索增强 (RAG) 生成技术综述

目录：1、动手实战人工智能Hands-onAl2、huggingface的NLP、深度强化学习、语音课3、AwesomeJupyter4、计算机科学热门论文5、LLM开发者必读论文:检索增强(RAG)生成技术综述
机器学习算法与Python实战·2024-01-08 13:50

softmax回归+损失函数

2.0.0documentation(d2l.ai)文章目录前言一、回归vs分类二、分类问题独热编码(One-HotEncoding)三.网络框架四.softmax运算1.softmax前提知识2.softmax函数五.简单介绍几个损失函数总结前言经过后面不断学习
笔写落去·2024-01-08 13:42

【AI视野·今日NLP 自然语言处理论文速览 第七十期】Thu, 4 Jan 2024

AI视野·今日CS.NLP自然语言处理论文速览Thu,4Jan2024Totally29papers上期速览✈更多精彩请移步主页DailyComputationandLanguagePapersMultilingualInstructionTuningWithJustaPinchofMultilingualityAuthorsUriShaham
hitrjj·2024-01-08 13:36

SaaS客户情感分析：各种大模型情感分析对比

为了实现这一目标，许多组织选择使用各种大型情感分析模型，这些模型通过自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）技术，帮助企业更深入地了解客户的情感状态。
benhuyun_dev·2024-01-08 13:46

字节跳动机器人研究团队：用大规模视频数据训练GR-1，机器人轻松应对复杂任务

最近GPT模型在NLP领域取得了巨大成功。GPT模型首先在大规模的数据上预训练，然后在特定的下游任务的数据上微调。大规模的预训练能够帮助模型学习可泛化的特征，进而让其轻松迁移到下游的任务上。
xwz小王子·2024-01-08 12:03

小白学习深度学习之（一）——线性回归

线性回归什么是回归线性模型损失函数解析解随机梯度下降矢量化加速从线性回归到深度网络神经网络图线性回归的简洁实现生成数据集读取数据集定义模型初始化模型参数定义损失函数定义优化算法训练什么是回归回归问题是能为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的一类方法
维斯德尔·2024-01-08 12:10

小白学习深度学习之（二）——softmax回归

softmax回归什么是softmax回归分类问题网络架构全连接层的参数开销softmax运算图像分类数据集softmax回归的简洁实现初始化模型参数损失函数优化算法训练什么是softmax回归回归可以用于预测多少的问题
维斯德尔·2024-01-08 12:10

深度学习中的正则化指的是什么？

以下是几种常见的正则化技术：L1和L2正则化：L1正则化（Lasso正则化）：向损失函数添加参数权重的绝对值的和。这可以导致模型中某些权重变为零，从而产生一个更简单、更稀疏的模型。L2正则化（
CA&AI-drugdesign·2024-01-08 11:24

神经网络中参数与超参数的区别是什么?

在训练过程中，通过反向传播和梯度下降等方法不断更新这些参数，以最小化损失函数。作用：参数直接决定了
CA&AI-drugdesign·2024-01-08 11:21

我们愿意花多少时间在关系中"成长"？

今天我和先生做了第二次婚姻辅导，从辅导老师那里了解到原来NLP大学的执行长罗伯特·迪亚茨老师从刚开始结婚就一直和太太在做婚姻辅导，他说，如果时间允许，他真的希望自己可以一周一次地接受婚姻辅导（因为他和太太经常要外出讲课而分开
章益华·2024-01-08 10:01

OSError: [E050] Can‘t find model ‘en_core_web_sm‘. It doesn‘t seem to be a Python package or a valid

Itdoesn’tseemtobeaPythonpackageoravalidpathtoadatadirectory.1.学习《Neo4j图谱分析实战》Ch3时，运行代码：importspacy#载入英语模型nlp
you鬰·2024-01-08 10:12

2019年73天不抱怨+第83天情绪训练营

2019年73天不抱怨+第83天情绪训练营今天发生好几件事情都有很多感触，我们番禺的同修在大家个人群里订一个时间，一群在平台学习的亲子、婚姻、NLP执行师、实战30个个案以上经验的家庭规划师大家一起，解答群里伙伴提出的困惑问题
卓娴舒·2024-01-08 09:20

【AI视野·今日NLP 自然语言处理论文速览 第六十九期】Wed, 3 Jan 2024

AI视野·今日CS.NLP自然语言处理论文速览Wed,3Jan2024Totally24papers上期速览✈更多精彩请移步主页DailyComputationandLanguagePapersAnAutoregressiveText-to-GraphFrameworkforJointEntityandRelationExtractionAuthorsZaratianaUrchade
hitrjj·2024-01-08 09:27

目标检测-One Stage-YOLOv4

文章目录前言一、目标检测网络组成二、BoF（BagofFreebies）1.数据增强2.语义分布偏差问题3.损失函数IoUGIoUDIoUCIoU三、BoS(BagofSpecials)增强感受野注意力机制特征融合激活函数后处理四
学海一叶·2024-01-08 08:11
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