NLP损失函数第30页

【NLP】工业界常用的NLP数据增强方法都在这了，你都会了吗

目录1EDA1.1具体方法1.2EDA参数选择1.3EDA的缺点2回译3拼接1EDAEDA使用传统的文本数据增强方法，可以在文本数据集小的情况下提升文本分类的性能。出自论文《EDA:EasyDataAugmentationTechniquesforBoostingPerformanceonTextClassificationTasks》1.1具体方法EDA主要有三个参数：n(表示一个句子修改多少个

AI量化小木屋·2024-01-06 10:29

20180701周日(蔡仁华周总结)

5.人际：NLP同学(体验)本

蔡蔡1228·2024-01-06 09:12

pytorch07：损失函数与优化器

目录一、损失函数是什么二、常见的损失函数2.1nn.CrossEntropyLoss交叉熵损失函数2.1.1交叉熵的概念2.2.2交叉熵代码实现2.2.3加权重损失2.2nn.NLLLoss2.2.1代码实现

慕溪同学·2024-01-06 09:04

第G3周：CGAN｜生成手势图像

K同学啊参考文章：GAN入门｜第二篇：人脸图像生成（DCGAN）目录一、课题背景和开发环境二、理论知识三、准备工作1.导入数据2.数据可视化四、构建模型1.构建生成器2.构建判别器五、训练模型1.定义损失函数

Oaix Nay·2024-01-06 08:35

中文分词算法 | 基于词表的三种分词算法

最近在学习自然语言处理（NLP）的相关知识，加上这学期开了自然语言处理这门课，并且在飞桨AIStudio上初步学习并运行相关项目。

源于花海·2024-01-06 07:56

【AI视野·今日NLP 自然语言处理论文速览第六十六期】Tue, 31 Oct 2023

AI视野·今日CS.NLP自然语言处理论文速览Tue,31Oct2023(showingfirst100of141entries)Totally100papers上期速览✈更多精彩请移步主页DailyComputationandLanguagePapersTheEval4NLP2023SharedTaskonPromptingLargeLanguageModelsasExplainableMetr

hitrjj·2024-01-06 07:10

【AI视野·今日NLP 自然语言处理论文速览第六十七期】Mon, 1 Jan 2024

AI视野·今日CS.NLP自然语言处理论文速览Mon,1Jan2024Totally42papers上期速览✈更多精彩请移步主页DailyComputationandLanguagePapersPrincipledGradient-basedMarkovChainMonteCarloforTextGenerationAuthorsLiDu

hitrjj·2024-01-06 07:34

深度学习-非线性激活函数

本文总结深度学习的损失函数及其优缺点。激活函数是深度学习模型的重要成分，目的是将线性输入转换为非线性。

ymy_ymy22·2024-01-06 06:03

nlp中的transformer中的mask

由于在实现多头注意力时需要考虑到各种情况下的掩码，因此在这里需要先对这部分内容进行介绍。在Transformer中，主要有两个地方会用到掩码这一机制。第1个地方就是在上一篇文章用介绍到的AttentionMask，用于在训练过程中解码的时候掩盖掉当前时刻之后的信息；第2个地方便是对一个batch中不同长度的序列在Padding到相同长度后，对Padding部分的信息进行掩盖。下面分别就这两种情况进

不当菜鸡的程序媛·2024-01-06 05:27

【AI视野·今日NLP 自然语言处理论文速览第六十八期】Tue, 2 Jan 2024

AI视野·今日CS.NLP自然语言处理论文速览Tue,2Jan2024Totally48papers上期速览✈更多精彩请移步主页DailyComputationandLanguagePapersAComputationalFrameworkforBehavioralAssessmentofLLMTherapistsAuthorsYuYingChiu

hitrjj·2024-01-06 03:17

一文了解自然语言处理神经史（下）

摘要：越来越火的NLP到底经历了什么？2014年-序列到序列模型2014年，Sutskever等人提出序列到序列学习，一种通过神经网络将一个序列映射到另一个序列的通用框架。

城市中迷途小书童·2024-01-06 03:47

LLM对齐方案再升级

Microsoft：WizardLMWizardLM:EmpoweringLargeLanguageModelstoFollowComplexInstructionsGitHub-nlpxucan/WizardLM

人工智能小豪·2024-01-06 00:11

我的知识观2 什么才是聪明

人工智能如何看起来不智障，分成了三个技术门槛：1ASR我识别出了你说的话；2NLP我正确地理解了你的意图；3TTS我正确地执行了任务。这一套技术应用构成了AI人工智能基础。

怀山2018·2024-01-05 22:28

自然语言处理 one-hot编码

one-hot编码的优劣势：优势：操作简单，容易理解.劣势：完全割裂了词与词之间的联系，而且在大语料集下，每个向量的长度过大，占据大量内存.importtorchfrompyhanlpimport*fromsklearn.preprocessingimportOneHotEncoderimportnumpyasnpcontent

<编程路上>·2024-01-05 22:54

NLP[3] - [Word Embedding系列] : one-hot编码

本《WordEmbedding系列》文章包括：（1）One-hot编码（2）WordEmbedding（3）LSA（LatentSemanticAnalysis）（4）Word2vec的CBOW模型（5）Word2vec的Skip-gram模型（6）GloVe模型（7）相关编程实现本文介绍one-hot编码目录一、前言二、举例三、缺点一、前言自然语言处理的目标在于希望计算机能够理解(NLU，Und

ZhuNian的学习乐园·2024-01-05 22:53

自然语言处理入门指北之 one-hot

与编程语言等为计算机而设的“人造”语言相对，自然语言无法直接被计算机等“理解”，在这个前提下，如何让计算机认识、学习乃至理解自然语言就成了一个重要的研究方向：自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP

数据湖开发者社区·2024-01-05 22:23

遗传算法实现-- one-hot编码

今天想跟大家讨论的是编码问题；编码作为遗传算法最开始的算子，其作用非常关键；目前网上大部分资料都是用二进制方法来编码；前段时间我看到一些NLP的文章，了解到one-hot方法来表示特征；能不能用到

DATARUSHER·2024-01-05 22:52

词向量系列之One-Hot编码详解

独热编码例子1.2独热编码的优点1.3独热编码的缺点1.4独热编码适用的情况2.独热编码的实现2.1python简单实现one-hot编码2.2sklearn2.3Keras2.4tensorflow3NLP

Elenstone·2024-01-05 22:22

NLP one-hot编码

本文为[365天深度学习训练营学习记录博客\n参考文章：365天深度学习训练营\n原作者：[K同学啊|接辅导、项目定制]\n文章来源：[K同学的学习圈子](https://www.yuque.com/mingtian-fkmxf/zxwb45)one-hot编码独热编码（One-HotEncoding）是一种处理类别型数据的常用编码方式。在机器学习中，经常需要处理非数字数据，例如颜色、国家名、产品

风筝超冷·2024-01-05 22:21

神经网络框架的基本设计

一、神经网络框架设计的基本流程确定网络结构、激活函数、损失函数、优化算法，模型的训练与验证，模型的评估和优化，模型的部署。

广煜永不挂科·2024-01-05 21:38

成长分享20181213

我所有的就是潜意识中升起的忙碌，孩子的起床穿衣，当日即将要待办的事情，生活的琐事……我的断舍离书还没看完，我的时间管理的学习还没有学习个道道，我的NLP的书还没有开始看，我的书写还没能坚持，我没有什么时间学习家庭教育学习课

幸福人生世界·2024-01-05 20:09

【损失函数】Hinge Loss 合页损失

1、介绍HingeLoss（合页损失）通常用于支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）等模型中，特别是在二分类问题中。它的目标是使正确类别的分数与错误类别的最高分之间的差异达到一个固定的边界，从而促使模型学会产生更大的间隔。criterion=nn.HingeEmbeddingLoss(margin=1.0,size_average=None,reduce=None)2、参数

daphne odera�·2024-01-05 15:28

【损失函数】深度学习回归任务中你必须了解的三种损失函数，绝对误差损失（L1 Loss、MAE）均方误差损失（L2 Loss、MSE）以及平滑L1损失（Huber Loss）（2024最新整理）

L1Loss、MeanAbsoluteError，MAE）二、均方误差损失（L2Loss、MeanSquaredError，MSE）三、平滑L1损失（HuberLoss）四、深度分析五、内容拓展先放一张三种损失函数全家福

daphne odera�·2024-01-05 15:58

【机器学习】损失函数(Loss Function)全总结(2023最新整理)关键词：Logistic、Hinge、Exponential、Modified Huber、Softmax、L1、L2正则化

目录一、定义二、损失函数1.回归损失函数1.1平方损失函数（quadraticlossfunction）1.2绝对（值）损失函数（absolutelossfunction）1.3对数损失函数（logarithmiclossfunction

daphne odera�·2024-01-05 15:57

02 Deep learning algorithm

trainingmyownmodelpracticaladviceforbuildingmachinelearningsystemdecisionTressapplication:speech（语音识别）---->images(计算机视觉)—>text(NLP

叮咚Zz·2024-01-05 14:06

Java实现汉字拼音转换和关键字分词（pinyin4j、hanlp）

文章目录pinyin4jhanlp关键字分词pinyin4j添加maven依赖com.belerwebpinyin4j2.5.0获取文本拼音/***获取文本拼音*@paramcontext文本内容*@paramexistNotPinyin

少爷晚安。·2024-01-05 09:00

浅析Transformer为什么在多模态任务中受欢迎的原因——以kaggle热门比赛为例

而Transformer，作为曾经nlp领域的SOTA模型，近些年来开始不断入驻其他领域，并拿下了SOTA结果。随着去年ViT的出现，cv领域也同样掀起了transformer热潮

CV案例精选·2024-01-05 08:03

BERT（从理论到实践）: Bidirectional Encoder Representations from Transformers【3】

本文要利用BERT实现一个“垃圾邮件分类”的任务，这也是NLP中一个很常见的任务：TextClassification。我们的实验环境仍然是Python3+Tensorflow/Keras。

白马负金羁·2024-01-05 08:21

Pytorch之梯度下降算法

目录复习：线性模型：分治法:优化问题：梯度下降算法的难题：梯度下降算法的优势：求损失函数的过程：代码及运行结果如下：代码：运行结果：随机梯度下降：为什么要使用随机梯度下降算法:代码如下：运行结果如下：注意

丘小羽·2024-01-05 07:06

目标检测 IoU、GIoU、DIoU、CIoU、EIoU

在训练阶段IoU可以作为anchor-based方法中，划分正负样本的依据；同时也可用作损失函数；在推理阶段，NMS中会用到IoU。

scott198512·2024-01-05 05:05

【AI】人工智能的五大技术

人工智能的五大技术计算机视觉应用场景：医疗成像分析、人脸识别、安防及监控、购物机器学习应用场景：数据分析NLP应用场景：识别垃圾邮件机器人目前机器人按应用场景分为三个类别：工业级机器人监护级机器人探险级机器人语音识别

火禾子_·2024-01-05 05:09

20191109(要点) 降维打击～真爱与替代品～讨好型人格～成长四阶段

首先，因为没有绝对真实的世界只有由感官经验塑造的世界(NLP~4)，所以，每个人都无法看到事件的全貌，所以，这个打击必然是有失偏颇的；第二，我们是一个三维的生命，有不好的侧面，定然有更多好的侧面，所以即

麒麟_702b·2024-01-05 03:40

【AI视野·今日NLP 自然语言处理论文速览第六期】Fri, 11 Jun 2021

AI视野·今日CS.NLP自然语言处理论文速览Fri,11Jun2021Totally37papers上期速览✈更多精彩请移步主页DailyComputationandLanguagePapersImaginE

hitrjj·2024-01-05 02:31

举例说明自然语言处理（NLP）技术

自然语言处理（NLP）技术是一种人工智能技术，它涉及处理和理解人类语言的能力。以下是一些使用NLP技术的示例：机器翻译：NLP技术可以用于将一种语言翻译成另一种语言。

代码真的养发·2024-01-05 01:12

CE314 Computer Science NLP

CE314/887Assignment2TextclassificationDecember2023Deadline:PleasefollowdeadlineonFASERBuildatextclassifierontheIMDBsentimentclassificationdataset,youcanuseanyclassificationmethod,butyoumusttrainingyou

_0206girl·2024-01-05 01:07

KnowLM知识抽取大模型

的知识抽取的智析大模型数据集构建及训练过程预训练数据集构建预训练训练过程指令微调数据集构建指令微调训练过程开源的数据集及模型局限性信息抽取Prompt部署环境配置模型下载预训练模型使用LoRA模型使用KnowLM项目介绍KnowLM是由浙江大学NLP

dzysunshine·2024-01-05 00:13

FinGPT——金融领域开源大模型

以数据为中心的方法用于FinLLMs金融数据和独特特性应对处理金融数据的挑战FINGPT概述：FINLLM的开源框架数据来源面向金融NLP的实时数据工程流程大型语言模型（LLM）应用结论未来工作背景FinGPT

dzysunshine·2024-01-05 00:41

剖析腾讯知文，智能问答机器人路在何方

在技术和商业化应用上，智能客服背后的NLP和语音技术虽然已经取得了很多进步，近年来却鲜有突破性进展，成功的商业化应用仍然屈指可数。如今，NLP和语音技术在商业化应用上遇到了哪些瓶颈？为何迟

糖糖糖糖糖糖糖糖糖糖糖糖糖糖糖糖糖糖·2024-01-04 22:36

探索大模型语言（LLM）科技的革新

这种技术通过构建大规模的语言模型，使机器能够理解和生成人类语言，进而实现自然语言处理（NLP）任务。大

猴哥是肖鸿·2024-01-04 21:38

生命对生命的支持原雪峰

从2017年接触并修习了NLP，我自己的生命状态发生了很大的变化，尤其是学习了马龙飞老师的情绪和沟通课后，状态更真实，和谐了。感恩一切最好的安排。我是一名大学教师，感恩学生，是他们让我成为老师。

阿童木他爸有话说·2024-01-04 20:35

我真正想要的是什么？

一有时间就开始学习，一会学学NLP,一会学学思维导图，一会学学销售。学了很多东西，看似很忙碌，这是一个很上进的小伙。本质上却是在瞎忙。学了那么多，真正对自己有帮助的又有多少。

杠杆学法·2024-01-04 19:08

[C#]yolov8-onnx在winform部署手势识别模型

具体创新包括一个新的骨干网络、一个新的Ancher-Free检测头和一个新的损失函数，可以在从CPU到GPU的各种硬件平台上运行。不过ultralytics并没

FL1623863129·2024-01-04 17:46

聚类算法详解

K-means基本思想K-means算法的基本思想是，通过迭代寻找K个簇（Clusterd）的一种划分方案，使得聚类结果对应的损失函数最小。

alstonlou·2024-01-04 17:37

《重塑心灵:NLP——一门使人成功快乐的学问》读书笔记（九）

第九章：《情绪》人生的最高境界，也许该是淡定从容里蕴蓄一份积极果敢，宽容大度中包含对未来的信心和憧憬。然而，身处于繁杂多变的社会，濡染于庸常琐碎的现实，很多人无法从各种各样的情绪中超脱，因此，家庭、生活、学习、工作都受到不良的影响。情绪并非如我们想象的那样难以调控。重视它、理解它、尊重它、引导它，我们不但不会成为情绪的奴隶，而且能利用一些负面情绪的正面价值，令我们的人生更多滋多味、丰富多彩。同时，

亓冬·2024-01-04 17:40

利用Embedding优化搜索功能

Embedding是一种自然语言处理(NLP)技术，可将文本转换为数值向量。Embedding捕获语义含义和上下文，从而导致具有相似含义的文本具有更接近的Embedding。

fireshort·2024-01-04 16:39

NLP中的Tokenization方法——BPE（Byte-Pair Encoding）

目录1.字粒度2.词粒度3.Subword粒度3.1BPE字节对编码3.2WordPiece(Character-LevelBPE)3.3Byte-levelBPE我们知道很多NLP模型（Transformer

云从天上来·2024-01-04 16:44

NLP-分词算法（一）：Byte-Pair Encoding (BPE) / Byte-level BPE【BPE是char级别】

Byte-PairEncoding(BPE)/Byte-levelBPE1、BPEBPE，即字节对编码。其核心思想在于将最常出现的子词对合并，直到词汇表达到预定的大小时停止。首先，它依赖于一种预分词器pretokenizer来完成初步的切分。pretokenizer可以是简单基于空格的，也可以是基于规则的；分词之后，统计每个词出现的频次，供后续计算使用。例如，我们统计到了5个词的词频("hug",

u013250861·2024-01-04 16:14

NLP中的BPE（byte pair encoding）分词算法

本篇博客的算法来源的论文是NeuralMachineTranslationofRareWordswithSubwordUnits，感兴趣的读者可以自行在Google学术上搜索。算法提出的问题背景2016年左右（改论文发表于2016）Neuralmachinetranslation(NMT)中有着一个众所周知的问题——稀有词与未知词的翻译问题。一般来说，神经网络中的词表被限制在30000-50000

算法菜鸟飞高高·2024-01-04 16:13

关于byte pair encoding(BPE)的一些相关介绍

https://towardsdatascience.com/byte-pair-encoding-the-dark-horse-of-modern-nlp-eb36c7df4f10https://leimao.github.io

爱生活爱自己爱学习·2024-01-04 16:42

BPE(Byte Pair Encoding)算法

BPE算法，最早应用于NLP任务出现于《NeuralMachineTranslationofRareWordswithSubwordUnits》这篇文章，是一种解决NMT任务中，出现OOV（out-of-vocabulary

Foneone·2024-01-04 16:12

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