NLP损失函数第3页

小琳AI课堂：单向模型 vs 双向模型 —— 揭秘大语言模型生成文本的奥秘

今天，我们要深入探讨自然语言处理（NLP）领域中的两种基础模型架构：单向模型和双向模型。这两种模型在处理和理解语言序列（如句子）的方式上有显著差异，它们的工作原理直接影响着大语言模型生成文本的方式。

小琳ai·2024-08-31 01:29

【Python机器学习】NLP词频背后的含义——隐性语义分析

隐性语义分析基于最古老和最常用的降维技术——奇异值分解（SVD）。SVD将一个矩阵分解成3个方阵，其中一个是对角矩阵。SVD的一个应用是求逆矩阵。一个矩阵可以分解成3个最简单的方阵，然后对这些方阵求转置后再把它们相乘，就得到了原始矩阵的逆矩阵。它为我们提供了一个对大型复杂矩阵求逆的捷径。SVD适用于桁架结构的应力和应变分析等机械工程问题，它对电气工程中的电路分析也很有用，它甚至在数据科学中被用于基

zhangbin_237·2024-08-30 14:22

自然语言处理（NLP）与机器学习：深度探索两者的关系

自然语言处理（NLP）与机器学习：深度探索两者的关系1.自然语言处理(NLP)的概述NLP的主要任务包括：2.机器学习(ML)的概述机器学习的主要类型包括：3.NLP与机器学习的关系1.机器学习驱动NLP

听忆.·2024-08-30 10:51

Datawhale X 李宏毅苹果书AI夏令营深度学习详解进阶Task02

目录一、自适应学习率二、学习率调度三、优化总结四、分类五、问题与解答本文了解到梯度下降是深度学习中最为基础的优化算法，其核心思想是沿着损失函数的梯度方向更新模型参数，以最小化损失值。

z are·2024-08-30 08:14

【CVPR‘24】BP-Net：用于深度补全的双边传播网络，新 SOTA！

2.双边传播模块（BilateralPropagationModule）深度参数化参数生成先验编码3.多模态融合（Multi-modalFusion）4.深度细化（DepthRefinement）5.损失函数结果与分析结论论文地址

BIT可达鸭·2024-08-30 04:50

大模型训练和推理

文章目录一、NLP基础1.Tokenizer2.positionencoding3.注意力机制与transformer架构二、大模型训练1.SFT训练2.RLHF训练3.分布式并行训练技术（1）模型并行

李明朔·2024-08-30 01:27

自然语言处理系列四十二》新词发现与短语提取》新词发现》代码实战

自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录自然语言处理系列四十二新词发现》代码实战短语提取算法原理总结自然语言处理系列四十二新词发现》代码实战新词发现是NLP

陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO·2024-08-29 20:24

计算机毕业设计之基于Python的旅游景点评论内容分析与研究

通过运用自然语言处理（NLP）技术，清洗并预处理了这些数据，以便于后续分析。随后，采用情感分析方法来识别和量化评论中的主观态度和情绪倾向，从而判断游客的整体满意度。

微信bishe58·2024-08-29 10:49

L1正则和L2正则

等高线与路径HOML(Hands-OnMachineLearning)上对L1_norm和L2_norm的解释:左上图是L1_norm.背景是损失函数的等高线(圆形),前景是L1_penalty的等高线

wangke·2024-08-29 10:19

机器学习和深度学习中常见损失函数，包括损失函数的数学公式、推导及其在不同场景中的应用

目录引言什么是损失函数？

早起星人·2024-08-29 09:44

AI学习记录 - 对抗性神经网络

有用点赞哦学习机器学习到一定程度之后，一般会先看他的损失函数是什么，看他的训练集是什么，训练集是什么，代表我使用模型的时候，输入是什么类型的数据。

victor-AI最好的学习方式是画图·2024-08-29 09:40

【机器学习-随记】使用 Slack 和 Facebook Messenger 的消息机器人实现虚拟客服人员

使用Slack和FacebookMessenger的消息机器人实现虚拟客服人员1.平台选择与集成2.消息机器人开发3.自然语言处理(NLP)4.虚拟助手功能实现5.语音助手集成6.安全与用户隐私7.测试与部署边走

听忆.·2024-08-29 06:19

论文：Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks

论文：Retrieval-AugmentedGenerationforKnowledge-IntensiveNLPTaskscode:https://github.com/huggingface/transformerscode

Ian_Wonder·2024-08-28 18:27

初识LangChain的快速入门指南

初识LangChain的快速入门指南LangChain是一个强大的自然语言处理（NLP）工具链，旨在帮助开发者快速构建复杂的语言处理应用。

hai40587·2024-08-28 17:50

理解PyTorch版YOLOv5模型构架

LeakyReLU激活函数，在最后的检测层中使用了Sigmoid激活函数，参考这里优化函数(OptimizationFunction)：YOLOv5的默认优化算法是：SGD；可以通过命令行参数更改为Adam损失函数

LabVIEW_Python·2024-08-28 17:05

【好书分享第十期】大模型应用解决方案_基于ChatGPT和GPT-4等Transformer架构的自然语言处理（文末送书）

文章目录前言一、内容简介二、作者简介三、目录四、摘录粉丝福利前言在不到4年的时间里，Transformer模型以其强大的性能和创新的思想，迅速在NLP社区崭露头角，打破了过去30年的记录。

屿小夏·2024-08-28 14:56

【学习笔记】第三章深度学习基础——Datawhale X李宏毅苹果书 AI夏令营

先请出我们损失函数：L(θ)，θ是模型中的参数的取值，是一个向量。由于网络的复杂性，我们无法直接写出损失函数，不过我们可以写出损失函数的近似取值。

MoyiTech·2024-08-28 11:38

反向传播算法：深度神经网络学习的核心机制

反向传播算法的基本概念反向传播算法结合了梯度下降优化和链式法则，通过计算损失函数关于网络参数的梯度来更新网络权重。1.损失函数

2402_85758936·2024-08-28 08:22

【Python机器学习】NLP分词——利用分词器构建词汇表（三）——度量词袋之间的重合度

如果能够度量两个向量词袋之间的重合度，就可以很好地估计他们所用词的相似程度，而这也是它们语义上重合度的一个很好的估计。因此，下面用点积来估计一些新句子和原始的Jefferson句子之间的词袋向量重合度：importpandasaspdsentence="""ThomasJeffersonBeganbulidingMonticelliastheageof26.\n"""sentence=senten

zhangbin_237·2024-08-28 05:33

【Python机器学习】NLP概述——深度处理

自然语言处理流水线的各个阶段可以看作是层，就像是前馈神经网络中的层一样。深度学习就是通过在传统的两层机器学习模型架构（特征提取+建模）中添加额外的处理层来创建更复杂的模型和行为。上图中，前四层对应于聊天机器人流水线中的前两个阶段（特征提取和特征分析）。例如，词性标注（POS标注）是在聊天机器人流水线的分析阶段生成特征的一种方法。POS标签由默认的SpaCY流水线自动生成，该流水线包括上图中所有的前

zhangbin_237·2024-08-28 05:03

【Python机器学习】NLP分词——词干还原的挑战

zhangbin_237·2024-08-28 05:03

什么是损失函数？

损失函数（LossFunction）是在机器学习和深度学习中用来评估模型预测值与真实值之间差异的函数。它的主要目的是量化模型预测的错误程度，以便在训练过程中通过最小化这个错误来优化模型。

翰霖努力成为专家·2024-08-28 03:20

【机器学习】梯度下降算法

目标函数求目标函数的导数和梯度值沿着梯度方向的反方向更新参数重复直到满足条件以线性回归为例，通过找均方差损失函数最小值，得到最优的权重

de-feedback·2024-08-27 18:50

NLP化学反应式

我只能承认，这样子理解NLP的人一定是个奇葩。对，我必须承认自己是个奇葩。因为以前的我总认为这世界很奇葩，所以我也只能变成个奇葩才能适应它……呃，Whatonearth我奇葩吗？

福哥0075826·2024-08-27 17:07

常见的NLP处理框架介绍！

自然语言处理（NLP）处理框架是指一系列用于开发、实现和部署自然语言处理应用程序的工具、库和框架。

weixin_54503231·2024-08-27 09:21

NLP学习——信息抽取

信息抽取自动从半结构或无结构的文本中抽取出结构化信息的任务。常见的信息抽取任务有三类：实体抽取、关系抽取、事件抽取。1、实体抽取从一段文本中抽取出文本内容并识别为预定义的类别。实体抽取任务中的复杂问题：重复嵌套，原文中多个实体之间共享片段不连续，一个实体由多个不连续片段组成2、关系抽取从文本中抽取一对实体和预定义的关系类型。传统的关系抽取任务实现方案是先进行实体抽取，再输入头尾实体与原文进行关系分

P-ShineBeam·2024-08-27 01:36

Prompt-Tuning：大模型微调技术

随着深度学习技术的不断发展，大模型（如GPT、BERT等）在各种自然语言处理（NLP）任务中取得了显著的成功。然而，训练和部署大模型需要大量的计算资源和时间，这限制了其在一些资源有限场景中的应用。

百度_开发者中心·2024-08-26 19:14

喝了那么多鸡汤，你知道哪一碗有毒吗？

虽然曾经我也学过NLP里一句话：“一个人不能改变另一个人。”在此之后我也一直在做出改变，不再去强势的想要改变别人，可是最近我却被文章开始的这句话迷失自我。

b66c6f1f6d41·2024-08-26 11:28

回归分析系列22— 稳健回归

23.2常见的稳健回归方法稳健回归方法通过对异常值降低权重，或者对损失函数进行修正，以减少这些点对模型的影响。常见的稳健回归方法包括：M估计：通过改变损失函数，使得它对异常值不敏感。RANSAC：随

技术与健康·2024-08-26 11:20

从零开始大模型开发与微调：有趣的词嵌入

从零开始大模型开发与微调：有趣的词嵌入作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来自然语言处理（NLP）领域近年来取得了飞速发展

AGI通用人工智能之禅·2024-08-26 08:33

【Python机器学习】NLP概述——自然语言智商

就像人类的智能一样，如果不考虑多个智能维度，单凭一个智商分数是无法轻易衡量NLP流水线的能力的。衡量机器人系统能力的一种常见方法是：根据系统行为的复杂性和所需的人类监督成都这两个维度来衡量。

zhangbin_237·2024-08-26 01:20

《人工智能与自然语言处理：开启智能交流新时代》

其中，自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，简称NLP）作为人工智能的一个重要分支，正逐渐改变着我们与计算机交互的方式。那么，人工智能究竟是如何进行自然语言处理的呢？

程序猿阿伟·2024-08-25 22:03

深度学习--复制机制

复制机制（CopyMechanism）是自然语言处理（NLP）中特别是在文本生成任务中（如机器翻译、摘要生成等）使用的一种技术。

Ambition_LAO·2024-08-25 21:28

python通过Gurobi求解线性规划

Gurobi使用基本步骤求解线性规划模型代码实现GurobiGurobi是一款强大的商业数学规划求解器，用于解决线性规划（LP）、整数规划（IP）、混合整数规划（MIP）、二次规划（QP）、非线性规划（NLP

vibag·2024-08-25 18:09

机器学习——逻辑回归

目录一、逻辑回归1.1、模型原理1.2、损失函数二、实例2.1、定义sigmoid函数2.2、数据集2.3、梯度上升算法2.4、预测函数2.5、绘画函数三、代码运行结果：四、总结优点：缺点：一、逻辑回归逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型

wsdswzj·2024-08-25 17:06

将遍历出的结果字符串装在列表

fromKeyword_extractionimportThe_original_titleKey_word=[]foriinThe_original_title:fromdtl_nlpimportmax_length_wordsll

月夜星空下·2024-08-25 17:54

机器学习最优化方法之梯度下降

另外，在绝大多数机器学习算法情况下(如LR)，损失函数要复杂的多，根本无法得到参数估计值的表达式。因此需要一种更普适的优化方法，这就是梯度下降。

whemy·2024-08-25 17:45

阿里云力夺 FewCLUE 榜首！知识融入预训练+小样本学习的实战解析

中文语言理解权威评测基准CLUE自成立以来发布了多项NLP评测基准，包括分类榜单，阅读理解榜单和自然语言推断榜单等，在学术界、工业界产生了深远影响。其中，FewCLUE是CLUE最新推出的一

阿里云技术·2024-08-25 16:26

BCEWithLogitsLoss

BCEWithLogitsLoss是PyTorch深度学习框架中的一个损失函数，用于二元分类问题。

hero_hilog·2024-08-25 13:39

人工智能领域--RAG技术

RAG，即Retrieval-AugmentedGeneration（检索增强的生成），是一种结合了检索（Retrieval）和生成（Generation）机制的人工智能技术，常用于提升自然语言处理（NLP

胡萝卜不甜·2024-08-25 13:39

【ShuQiHere】“从 One-Hot 到 GPT：窥探词表示技术的演变”

【ShuQiHere】在自然语言处理（NLP）领域，如何让机器理解人类语言一直是一个核心问题。而词表示（WordRepresentation）正是解决这个问题的基础技术。

ShuQiHere·2024-08-25 08:06

用 Unsloth 微调 LLaMA 3 8B

用Unsloth微调LLaMA38B今年4月份，Meta公司发布了功能强大的大型语言模型（LLM）Llama-3，为从事各种NLP任务的开发人员提供了功能强大可以在普通机器上运行的开源LLM。

liugddx·2024-08-25 08:05

探索Ruby的自然语言处理宝库：文本魔法的艺术

标题：探索Ruby的自然语言处理宝库：文本魔法的艺术在人工智能的浪潮中，自然语言处理（NLP）成为了连接人类语言与机器理解的桥梁。

2401_85743969·2024-08-25 05:47

23 注意力机制—BERT

目录BERT预训练NLP里的迁移学习BERTBERT动机BERT预训练NLP里的迁移学习在计算机视觉中比较流行，将ImageNet或者更大的数据集上预训练好的模型应用到其他任务中，比如小数据的预测、图片分类或者是目标检测使用预训练好的模型

Unknown To Known·2024-08-25 01:57

【2025校招】4399 NLP算法工程师笔试题

目录1.第一题2.第二题3.第三题⏰时间：2024/08/19输入输出：ACM格式⏳时长：2h本试卷分为单选，自我评价题，编程题单选和自我评价这里不再介绍，4399的编程题一如既往地抽象，明明是NLP岗位的笔试题

Iareges·2024-08-25 01:25

遗传算法与深度学习实战（1）——进化深度学习

深度学习优化3.1优化网络体系结构4.通过自动机器学习进行优化4.1自动机器学习简介4.2AutoML工具5.进化深度学习应用5.1模型选择：权重搜索5.2模型架构：架构优化5.3超参数调整/优化5.4验证和损失函数优化

盼小辉丶·2024-08-25 00:21

数学基础 -- 梯度下降算法

它广泛应用于机器学习、深度学习以及统计学中，用于最小化损失函数或误差函数。梯度下降的基本概念梯度下降算法通过以下步骤工作：初始化参数：随机初始化模型的参数（如权重和偏差），也可以用特定的策略初始化。

sz66cm·2024-08-24 15:25

自然语言处理NLP之中文分词和词性标注

注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录一、Python第三方库jieba（中文分词、词性标注）特点二、jieba中文分词的安装关键词抽取基于TF-IDF算法TF-IDF原理介绍基于TextRank算法的关键词抽取textRank算法原理介绍总结一、Python第三方库jieba

陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO·2024-08-24 10:53

Google BERT 算法全面分析

一、什么是BERT算法BERT全称是BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers，BERT算法诞生于2018年，从当时开始就引起了AI界尤其是NLP

云点SEO·2024-08-24 08:44

paddle nlp 3.0 全面拥抱开源大模型

首先安装神圣的飞桨自然语言处理框架3.0pipinstall--upgradepaddlenlp==3.0.0b0阿里云通义千问（Qwen2）系列大模型介绍阿里云通义千问（Qwen2）是阿里云推出的一系列先进的大型语言模型

路人与大师·2024-08-24 04:40

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