NLP损失函数

清风的感恩日记Day17

我是清风，修行路上的瑜伽赋能导师，美好的一天，以感恩结束1.感恩我的私教老师辅导咨询，一个多小时的沟通帮我疏通了很多思维的卡点，正如在NlP中所讲的：凡事都有三种以上解决方案多为成功找方法，人生永远不设限
清风瑜伽心记·2024-01-08 08:55

大数据毕业设计：新闻情感分析系统 舆情分析 NLP 机器学习 爬虫 朴素贝叶斯算法（附源码+论文）✅

1、项目介绍技术栈：Python语言、django框架、vue框架、scrapy爬虫框架、jieba分词、nlp算法、爬虫抓取机器学习、朴素
vx_biyesheji0001·2024-01-08 08:20

杂集

1负的似然函数为何可做“损失函数”？似然函数的本质就是衡量在某个参数下，训练集的估计和真实情况一样的概率，越大代表越相近。
司马山哥·2024-01-08 07:06

自然语言处理4——深度学习驱动情感分析 - Python高级实践

写在开头在当今数字化时代，大数据和自然语言处理（NLP）技术的蓬勃发展使得情感分析在企业和社交媒体等领域得到广泛应用。其中，深度学习作为NLP领域的一项重要技术，为情感分析任务的处理提供了强大的工具。
theskylife·2024-01-08 07:07

第二、三周周报12.17.2022-12.25.2022

这两周：爬了一些图片练练手作为NLP入门，跟着看了李宏毅老师的一些NLP基础内容。
weixin_51054833·2024-01-08 06:10

Transformer - Attention is all you need 论文阅读

虽然是跑路来NLP，但是还是立flag说要做个project，结果kaggle上的入门project给的例子用的是BERT，还提到这一方法属于transformer，所以大概率读完这一篇之后，会再看BERT
Karen_Yu_·2024-01-08 05:49

Boosting算法及wordvec笔记

2、选择损失函数，制定函数的评价标准要让机器在模型所定义的函数空间中找到目标函数，需要告诉机器目标函数需要具备什么样子特质。我们用损失函数
LaxChan·2024-01-08 02:02

2019-11-18

样本点损失函数：按决策模型来考虑，则经验损失函数：从生成模型考虑，即得。从决策模型考虑，即得。训练集上损失：根据经验损失函数，直接在训练集上估计就行了。
cleverpenguin·2024-01-08 00:26

【认知计算】《智能追踪》

认知计算一般采用语义内容分析、自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP
德天老师·2024-01-08 00:09

【AI视野·今日NLP 自然语言处理论文速览 第七十一期】Fri, 5 Jan 2024

AI视野·今日CS.NLP自然语言处理论文速览Fri,5Jan2024Totally28papers上期速览✈更多精彩请移步主页DailyComputationandLanguagePapersLLaMAPro
hitrjj·2024-01-07 23:37

DeepCFR总结

输出不同动作对应的概率DeepCFR神经网络更新神经网络更新方法：执行轮迭代，在每一轮迭代中，对每一个参与人，进行次【模拟】，在模拟结束后，用中的数据训练一个新的神经网络在轮迭代之后，使用中的数据训练神经网络损失函数中中的表示惩罚随着训练进行而增
神奇的托尔巴拉德·2024-01-07 23:36

看见，是改变的力量 | NLP分享

01我叫张耀中，是一名心理学导师，致力于用心理学帮助青少年更好的成长。除了是一名导师，我还经营自己的公司。通过学习心理学，升级自己的课程，我在家庭教育亲子关系和企业管理这两个模块都受益良多。记得在10年前，我在做青少年成长过程中，接触了一些做企业的家长，这些家长邀请我去给他们的员工做一些企业内训。我发现把教育和企业管理融为一体去培训员工，效果真的非常显著，被培训后的员工行动力和目标感都加强了不少。
心理学传播者·2024-01-07 23:48

深度学习 基本理论 3 ：之物体检测（Anchor base/NMS/softmax/损失函数/BCE/CE/zip

1、Anchorbase和Anchorfree1.1AnchorbaseAnchorbase，译为基于锚点的一个物体检测方法，也可以叫做基于一组预定义的框模型会预测每个锚点是否存在对象，并预测需要对锚点进行的调整以更好地适应该对象Anchorbase物体检测方法：FastR-CNN、SSD、YOLO、RetinaNet1.2AnchorFreeAnchorFree，无锚点方法则不依赖于预定义的锚点
机器学习杨卓越·2024-01-07 23:13

NLP学习笔记（为了完成基于知识图谱的问答系统进行的基础学习）

目录前言0.需要使用的模型的学习（更新中）Bi-LSTM什么是LSTM与Bi-LSTM为什么使用LSTM与Bi-LSTMLSTM1.一切的基础——词袋模型与句子相似度词袋模型句子相似度简化：利用gensim遇到的问题2.TF-IDF——一个比较重要的原理什么是TF-IDF文本与预处理Gensim中的TF-IDF实践计算TF-IDF值第二部分的完整代码3.词形还原（Lemmatization）什么是
ChessZH·2024-01-07 21:59

使用chatgpt完成代码写作（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·2024-01-07 20:53

工智能基础知识总结--什么是TextCNN

什么是TextCNNYoonKim在论文(2014EMNLP)ConvolutionalNeuralNetworksforSentenceClassification提出TextCNN，该模型将卷积神经网络
北航程序员小C·2024-01-07 20:20

自然语言处理

01课：深度学习和自然语言第02课：清理文本数据第03课：词袋模型第04课：词嵌入表示第05课：学习嵌入第06课：对文本进行分类第07课：电影评论情绪分析项目1.自然语言处理解决的问题自然语言处理，简称NLP
闪闪发亮的小星星·2024-01-07 19:27

深度学习

PyTorch初级教程PyTorch深度学习开发环境搭建全教程深度学习bug笔记深度学习基本理论1：（MLP/激活函数/softmax/损失函数/梯度/梯度下降/学习率/反向传播/深度学习面试）深度学习基本理论
机器学习杨卓越·2024-01-07 19:14

《nlp入门+实战：第七章：pytorch中数据集加载和自带数据集的使用》

模型中使用数据加载器的目的2.数据集类2.1Dataset基类介绍2.2数据加载案例3.迭代数据集4pytorch自带的数据集4.1torchversion.datasets4.2MNIST数据集的介绍上一篇：《nlp
ZNineSun·2024-01-07 17:45

人工智能能理解幽默吗？《Can Language Models Make Fun A Case Study in Chinese Comical Crosstalk》论文解读

文章的主要工作（1）在文化上，对相声剧本进行了大规模的数字化和清洗，为NLP研究界和中国传统文化界做出了贡献。这将激发更多相声剧本的创作，从而保护这一非物质文化遗产。
青云遮夜雨·2024-01-07 13:54

用通俗易懂的方式讲解：一文讲透NLP算法(Python)

一、自然语言处理（NLP）简介NLP，自然语言处理就是用计算机来分析和生成自然语言（文本、语音），目的是让人类可以用自然语言形式跟计算机系统进行人机交互，从而更便捷、有效地进行信息管理。
深度学习算法与自然语言处理·2024-01-07 13:43

自然语言处理24-T5模型的介绍与训练过程，利用简单构造数据训练微调该模型，体验整个过程

在大模型ChatGPT发布之前，NLP领域是BERT,T5模型为主导，T5（Text-to-TextTransferTransformer）是一种由GoogleBrain团队在2019年提出的自然语言处理模型
微学AI·2024-01-07 13:42

Linux每日智囊

欢迎关注公众号（NLPResearch）export作用设置或显示环境变量语法export[选项]文件参数：-f:代表[变量名称]中为函数名称-n:删除指定的变量，变量实际上并未删除，只是不会输出到后续指令的执行环境中
hj_caas·2024-01-07 12:41

评估检索增强生成（RAG）的三步法＜

欢迎关注公众号（NLPResearch）原文标题：A3-StepApproachtoEvaluateaRetrievalAugmentedGeneration(RAG)原文地址：https://medium.com
hj_caas·2024-01-07 12:08

自然语言处理NLP：使用DisBert模型完成文本二分类任务(Pytorch)

项目来源于kaggle竞赛，地址为：NaturalLanguageProcessingwithDisasterTweets|Kaggle本文主要是对本人学习NLP的过程做个总结和记录，以方便日后复习，当然如果本文能帮助到阅读该文的读者
我还是充钱那个少年@·2024-01-07 11:48

NLP论文阅读记录 - | 文本生成的动量校准

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神经文本生成3.2动量校准四实验效果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消融实验五总结前言MomentumCalibrationforTextGeneration（2212）0、论文摘要大多数文本生成任务的输入和输出可以转换为两个标记序
yuyuyu_xxx·2024-01-07 11:41

NLP论文阅读记录 - 01 | 2021 神经抽象摘要方法及摘要事实一致性综述

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction二.背景2.1自动总结任务2.2数据集DUC-2004Gigaword[Graffetal.,2003,Napolesetal.,2012]CNN/DailyMail[Nallapati等人，2016]XSum[Narayan等人，2018]2.3摘要系统的评估2.3.1Rouge[Lin,2004]三.抽象概括技术3.1前神经网络时代3.1.1
yuyuyu_xxx·2024-01-07 11:41

NLP论文阅读记录 - 2021 | SimCLS：抽象概括对比学习的简单框架

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2.1优势三.本文方法——抽象概括的对比学习框架3.1第一阶段：候选生成3.2第二阶段：无参考评估3.3对比训练四实验效果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4.6.1实体级4.6.2句子级4.7XSum数据集的结果五总结前言SimCLS:AS
yuyuyu_xxx·2024-01-07 11:41

NLP论文阅读记录-EMNLP 2023 | 12 Improving Consistency for Text Summarization with Energy Functions

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背景：基于能量的模型3.2一致性能量函数3.3训练损失3.4联合推理四实验效果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实验结果五总结局限性前言使用能量函数提高文本摘要的一致性（2310）code项目没有放出代码paper0、论文摘要当前的抽象摘要模型经常
yuyuyu_xxx·2024-01-07 11:11

NLP论文阅读记录 - 2021 | RefSum：重构神经总结

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.前提堆叠重新排序三.本文方法3.1总结为两阶段学习3.1.1基础系统3.1.2元系统3.2重构文本摘要3.2.1重构3.2.2预训练重构3.2.3微调重构3.2.4应用场景3.2.4.1重构为基础学习者3.2.4.2重构为元学习者四实验效果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
yuyuyu_xxx·2024-01-07 11:05

新手可理解的PyTorch 损失函数：优化机器学习模型的关键

目录torch.nn子模块LossFunctions详解nn.L1Loss用途用法使用技巧注意事项代码示例nn.MSELoss用途用法使用技巧注意事项代码示例nn.CrossEntropyLoss用途用法使用技巧注意事项代码示例使用类别索引使用类别概率nn.CTCLoss用途用法使用技巧注意事项代码示例有填充的目标未填充的目标nn.NLLLoss用途用法使用技巧注意事项代码示例一维损失示例二维损失
E寻数据·2024-01-07 11:26

PINN神经网络求解偏微分方程的11种方法【附论文和代码下载】

我们可以将其转化为一个优化问题，先将PDE的信息编码到神经网络的损失函数中，然后使用神经网络来逼近方程的解，这种方法就是基于深度学习的数值方法——PINN。
深度之眼·2024-01-07 10:13

论文浅尝 | 基于微量资源的神经网络跨语言命名实体识别

来源：EMNLP2018链接：https://www.aclweb.org/anthology/D18-1034问题背景与动机本文关注小语种/资源匮乏语言的跨语言命名实体识别问题，首先作者肯定了现有无监督
开放知识图谱·2024-01-07 09:39

【面试经验分享】百度NLP一面凉经

提问自我介绍介绍一下简历里面的项目经历（我的项目是多模态情感分类的，感觉太简单了）讲一下BERT模型怎么预训练的，和GPT模型预训练任务的区别？BERT和GPT模型各自的优势是什么？项目细节：数据集大小？各个类别的数量？单卡训练还是多卡训练？是否了解多GPU并行训练？数据并行和模型并行？如何解决训练的时候GPU利用率低的问题？BERT模型输入长度超过512如何解决？提问ViT的模型架构和细节，它是
明月出天山_·2024-01-07 08:35

小样本学习（FSL）和元学习、数据增强和对比学习各自的概念和相互关系

去年疫情开始，取消线下课程和考试，我闲着没事，就搞起了研究，很巧的是和ChatGPT时间重叠了，当时因为网上全是防治疾病的，我也就错过了ChatGPT的黄金期，不然没准就是搞NLP了，今天我也请GPT4.0
Chowley·2024-01-07 07:07

【NLP】2024年改变人工智能的前六大NLP语言模型

在快速发展的人工智能领域，自然语言处理已成为研究人员和开发人员关注的焦点。作为这一领域显著进步的证明，近年来出现了几种开创性的语言模型，突破了机器能够理解和生成的界限。在本文中，我们将深入研究大规模语言模型的最新进展，探讨每个模型引入的增强功能、它们的功能和潜在的应用程序。我们将从2018年的一个开创性的BERT模型开始，并以今年的最新突破结束，如MetaAI的LLaMA和OpenAI的GPT-4
架构师研究会·2024-01-07 07:32

Saas中智能客服的应用

这些系统基于自然语言处理（NLP）和机器学习技术，能够理解用户的提问，并提供准确、实时的答案。通过虚拟助手，用户可以获取
benhuyun_dev·2024-01-07 06:54

一个Saas智能客服方案

以下是一个可能的SaaS智能客服方案的关键组件：1、自动问答系统：集成自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）技术，构建自动问答系统，以回答常见问题。
benhuyun_dev·2024-01-07 06:54

NLP的问题

知识源头，交叉验证！！任何理论必须有科学依据，所以阳老师才说要尊重知识的源头。因为你可能有一个A理论，比如范畴-隐喻，因为语言即思想，你可以观察语言来看人的心理，你也可以察觉自己的隐喻，逆向用也一样，改变隐喻，改变思维框架。但是如果你加了太多东西，比如人的思想完全是通过语言可以操纵的，大脑可以复制的，神经回路是一切，你就要小心了。因为他从B到了C到了D，再加上一些无知的后人，没有学术修养，过分的引
军绿色的鱼·2024-01-07 06:50

0-自然语言处理基础知识

优点缺点使用场景1transformers1.1什么是transformerstransformers是由HuggingFace团队开发的一个非常流行的开源库，它为自然语言处理（NLP）提供了大量预训练的模型
赵孝正·2024-01-07 06:13

自然语言处理的语义建模介绍

摘要：本文主要是简单介绍了自然语言处理(NLP)的语义建模思想。在本文中，我将简单介绍自然语言处理(NLP)的语义建模思想。
城市中迷途小书童·2024-01-07 04:05

新南威尔士大学 comp9444 Assignment2课业解析

根据要求定义相应的损失函数lossfunction，并返回如下预测结果，用于计算准确率。需要注意的是，不得使用提供的数据集之外的数据，也不能修改数据。
请叫我全村的希望·2024-01-07 02:34

八大在线项目实习 2024年第一期即将开班

某平台网络入侵用户自动识别（Python机器学习）某平台广东省区采购数据分析（Excel供需分析）产品订单的数据分析与需求预测（Python营销分析）基于注意力机制的评论者满意度分析（TensorFlow与NLP
泰迪智能科技·2024-01-07 01:14

docker部署jenkins-slave分布式节点

#docker运行jenkins-slave示例，使用jnlp方式进行连接，即是agent主动连接masterdockerrunjenkins/jnlp-slave-urlhttp://jenkins-server
小黑佬·2024-01-07 00:40

市场需求

原定今天我该在上海和老师朋友们相聚学习nlp。可7月20日到了，我却在家，而且独-自-一-人。孩子意外的获得一个参加特制夏令营的机会。白天是不在家里的。爱人一向是忙于工作的，通常，回家只为休息。
清晨的玉兰·2024-01-06 19:55

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

作者导读：Shape-IoU：考虑边框形状与尺度的度量论文地址：https://arxiv.org/abs/2312.17663作者视频解读：https://www.bilibili.com开源代码地址：https://github.com/malagoutou/Shape-IoU/blob/main/shapeiou.py作为检测器定位分支的重要组成，边框回归损失在目标检测任务中发挥巨大作用。现
迪菲赫尔曼·2024-01-06 17:58

55、交叉熵损失函数和softmax

上一节介绍了softmax函数，这里插一篇关于损失函数的介绍，看一看softmax和损失函数是如何结合的。在很多分类任务中，损失函数使用的是交叉熵损失。
董董灿是个攻城狮·2024-01-06 17:47

【Pytorch】学习记录分享11——GAN对抗生成网络

PyTorchGAN对抗生成网络0.工程实现1.GAN对抗生成网络结构2.GAN构造损失函数（LOSS）3.GAN对抗生成网络核心逻辑3.1参数加载：3.2生成器：3.3判别器：0.工程实现原理解析：论文解析
大江东去浪淘尽千古风流人物·2024-01-06 15:15

迈向更高质量的深度估计

本文将详细探索从数据（不同类型数据集加载、稳定性、预处理、数据生成），超参数设置（学习率、损失函数）到训练过程的不同技巧。通过在您的pipeline中检查这些设定，可
prinTao·2024-01-06 13:52

【深度学习】cv领域中各种loss损失介绍

文章目录前言一、均方误差二、交叉熵损失三、二元交叉熵损失四、SmoothL1Loss五、IOU系列的loss前言损失函数是度量模型的预测输出与真实标签之间的差异或误差，在深度学习算法中起着重要作用。
行走的学习机器·2024-01-06 13:21
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