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nlp学习中
Transformer模型在文本摘要任务中的应用与性能分析
Transformer模型自从由Vaswani等人在2017年提出以来,已经在自然语言处理(
NLP
)的多个领域取得了显著的成果,尤其是在文本摘要任务中。
liuxin33445566
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2024-09-06 20:59
transformer
深度学习
人工智能
window系统运行pytorch找不到指定的模块,报错“fbgemm.dll“ or one of its dependencies.”
pytorch后,importtorch报错如下:Traceback(mostrecentcalllast):File"d:\work_space\01_code\BMCourse\exercises\L2_
NLP
_pipeline_pytorch
weixin_44598491
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2024-09-06 17:09
笔记
【Python报错】成功解决IndentationError: expected an indented block
【Python报错】成功解决IndentationError:expectedanindentedblock欢迎莅临我的个人主页这里是我深耕Python编程、机器学习和自然语言处理(
NLP
)领域,并乐于分享知识与经验的小天地
云天徽上
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2024-09-06 15:24
python运行报错解决记录
pandas
python
机器学习
numpy
每月一封信 十年磨一书(第1282天)
叮~咚~你有一封书信等待领取,请看领信说明:1.一个学生与一位作家互通书信多年,不仅练就了一手好文笔,还消除了生活和
学习中
的许多困惑与烦恼,并且坚定了成为一名作家的决心,这就是《亲爱的汉修先生》一书讲述的美好故事
痴信不改一书生
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2024-09-06 13:40
【大模型实战篇】大模型周边
NLP
技术回顾及预训练模型数据预处理过程解析(预告)
1.背景介绍进入到大模型时代,似乎宣告了与过去自然语言处理技术的结束,但其实这两者并不矛盾。大模型时代,原有的自然语言处理技术,依然可以在大模型的诸多场景中应用,特别是对数据的预处理阶段。本篇主要关注TextCNN、FastText和Word2Vec等低成本的自然语言处理技术,如何在大模型时代发挥其余热。今天先抛出这个主题预告,接下来会花些时间,逐步细化分析这些周边技术的算法原理、数学分析以及大模
源泉的小广场
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2024-09-06 08:07
大模型
自然语言处理
人工智能
大模型
LLM
预训练模型
数据预处理
高质量数据
自然语言处理(
NLP
)
自然语言处理(
NLP
)文章目录自然语言处理(
NLP
)一、什么是自然语言处理(
NLP
)?
(ง •_•)ง up
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2024-09-06 08:04
自然语言处理
自然语言处理
人工智能
青椒——每一种遇见,都是一种进步
其次呢,从本学期的
学习中
谈以下方面的收获:一、陈小燕老师的“如何上好寓言课”这一节收获最大的就是如何上好寓言课,我明白了寓言课应该锻炼学生的锻炼学生的归纳和概括能力,主要从时间地点人物干了什么,产生了怎样的影响来阐述
世间喧嚣熊猫只与竹子为伴
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2024-09-06 08:50
基于时序差分的无模型强化学习:Q-learning 算法详解
目录一、无模型强化
学习中
的时序差分方法与Q-learning1.1时序差分法1.2Q-learning算法状态-动作值函数(Q函数)Q-learning的更新公式Q-learning算法流程Q-learning
晓shuo
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2024-09-06 07:30
算法
强化学习
C语言编程
学习中
,全局变量与局部变量同名时,如何判断
C语言是面向过程的,而C++是面向对象的C和C++的区别:C是一个结构化语言,它的重点在于算法和数据结构。C程序的设计首要考虑的是如何通过一个过程,对输入(或环境条件)进行运算处理得到输出(或实现过程(事务)控制)。C++,首要考虑的是如何构造一个对象模型,让这个模型能够契合与之对应的问题域,这样就可以通过获取对象的状态信息得到输出或实现过程(事务)控制。所以C与C++的最大区别在于它们的用于解决
小辰带你看世界
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2024-09-06 05:24
Spark入门:KMeans聚类算法
聚类(Clustering)是机器
学习中
一类重要的方法。其主要思想使用样本的不同特征属性,根据某一给定的相似度度量方式(如欧式距离)找到相似的样本,并根据距离将样本划分成不同的组。
17111_Chaochao1984a
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2024-09-06 05:46
算法
spark
kmeans
深度学习速通系列:归一化和批量归一化
在深度
学习中
,归一化和批量归一化是两种常用的技术,它们有助于提高模型的训练效率和性能。
Ven%
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2024-09-06 04:12
深度学习速通系列
自然语言处理
人工智能
深度学习
python
机器学习
6.递归,预编译
新一轮js的
学习中
,小刘我总结了一些知识点,希望和感兴趣的小伙伴分享,有不对和需要完善的地方,也可以和我讨论,毕竟小刘也是个3个月多的小白,(由于有道云文档转PDF的小问题,代码在对齐格式会有欠缺,请谅解
hr小刘
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2024-09-06 04:31
《深入浅出多模态》(九)多模态经典模型:MiniGPT-v2、MiniGPT5
AI学习星球推荐:GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|
NLP
|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的学习资料,配有全面而有深度的专栏内容,包括不限于前沿论文解读
GoAI
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2024-09-05 22:29
深入浅出多模态
深入浅出AI
多模态
vllm
LLM
大模型
stable
diffusion
2025秋招计算机视觉面试题(十一) - 为什么输入网络前要对图像做归一化
问题背景在面试的时候,面试官先问的问题是“机器
学习中
为什么要做特征归一化”,我的回答是“特征归一化可以消除特征之间量纲不同的影响,不然分析出来的结果显然会倾向于数值差别比较大的特征,另外从梯度下降的角度理解
微凉的衣柜
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2024-09-05 20:17
计算机视觉
人工智能
语言模型
机器学习
6月17日 共学《反脆弱》 Day19
家长同样只关心孩子的是不是敢说话,而没有关注孩子是否从
学习中
得到了好习惯,好养成。为什么缺乏变通的计划、规划、战略是脆弱性的?工作
丁小北北北北北
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2024-09-05 16:39
2023-08-15
投射我儿对自己未来人生规划清晰,建立
学习中
短期目标,并为此不断努力。投射我儿生活、学习自律,扎实打好各学科基础,GPA进入本专业年级前15名,大三拿到保研资格。投射我儿和3位舍友能互帮互助,相处融洽。
花开生两面
·
2024-09-05 16:56
NLP
-预训练模型-中文:封神榜系列【姜子牙(通用大模型)、太乙(多模态)、二郎神(语言理解)、闻仲(语言生成)、燃灯(语言转换)、余元(领域)、...】
封神榜模型系列简介系列名称需求适用任务参数规模备注姜子牙通用通用大模型>70亿参数通用大模型“姜子牙”系列,具备翻译,编程,文本分类,信息抽取,摘要,文案生成,常识问答和数学计算等能力太乙特定多模态8千万-10亿参数应用于跨模态场景,包括文本图像生成,蛋白质结构预测,语音-文本表示等
u013250861
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2024-09-05 14:35
LLM
自然语言处理
人工智能
深度学习
深度学习的发展历程
深度学习的起源在机器
学习中
,我们经常使用两种方式来表示特征:局部表示(LocalRepresentation)和分布式表示(DistributedRepresentation)。
木亦汐丫
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2024-09-05 13:00
技术摘抄
深度学习
人工智能
感知机
反向传播
梯度下降
神经网络
大模型--个人学习心得
LargeLanguageModel,即大型语言模型LLM是一种基于Transformer架构模型,它通过驯良大量文本数据,学习语言的语法、语义和上下文信息,从而能够对自然语言文本进行建模这种模型在自然语言处理(
NLP
挚爱清&虚
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2024-09-05 12:27
人工智能
用AI改变对话:ChatGPT的全面研究
进化与影响实际上,ChatGPT的发展可以说是源于
NLP
(自然语言处理)和ML(机器学习)领域的整体进步。ChatG
AI立志传
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2024-09-05 10:09
chatgpt
人工智能
看demo学算法之 k-means
今天我们要继续深入探讨k-means算法,这是一种在数据科学和机器
学习中
非常流行的聚类方法。✨k-means的四大步骤随机启动:先随便挑k个数据点当老大(簇中心)。
小琳ai
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2024-09-05 10:06
算法
kmeans
机器学习
理解Softmax函数的原理和实现
Softmax函数是机器学习和深度
学习中
非常基础且重要的一个概念,特别是在处理分类问题时。它的作用是将一个向量中的元素值转换成概率分布,使得每个元素的值都在0到1之间,并且所有元素值的总和为1。
Ven%
·
2024-09-05 09:06
深度学习基础动手
自然语言处理
人工智能
深度学习
机器学习
python
2023-09-27
投射我儿对自己未来人生规划清晰,建立
学习中
短期目标,并为此不断努力。投射我儿生活、学习自律,扎实打好各学科基础,大三拿到保研资格。投射我儿和3位舍友能互帮互助,相处融洽。
花开生两面
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2024-09-05 06:40
偏见的亮点:认知偏见如何增强推荐系统
然而,在机器
学习中
,尤其是在搜索和排序系统中,认知偏见的研究仍需改进。尽管有大量研究集中在探讨这些偏见如何影响模型训练和机器行为的道德性,但信息检索领域大多关注于检测偏见及其对搜索行为的影响。
量子位AI
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2024-09-05 05:06
人工智能
机器学习
如何成为优秀的网络安全工程师
如何成为优秀的网络安全工程师三年来,在日常工作
学习中
总结了一些经验与教训,拿来与大家分享。希望我的经验和教训能给大家今后工作带来帮助。合格工程师的N个基础素质网络安全工程师通常分为售前和售后两类。
炫彩@之星
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2024-09-05 03:23
安全服务vs安全运维
web安全
网络安全
安全测试
安全
【LeetCode-SQL每日一练】——2. 第二高的薪水
小伙伴们都知道,不管是在
学习中
还是日常工作中,几乎天天是要跟数据库打交道的,为了更好的操作数据库,我们的SQL知识储备是必不可少的。想要掌握好SQL,那少不了每天的练习与学习。
m0_67401920
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2024-09-05 01:14
面试
学习路线阿里巴巴
android
前端
后端
听课有感
在第二段的
学习中
,曹老师在引导学生们感受太阳的无私和为大家带来的快乐和温暖时,她抓住了关键词,如“洒、拔、看、陪、”这几个动作的词,引导学生理解读音,感悟写法。
似曾相识汤燕
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2024-09-05 00:10
NLP
从零开始------17.文本中阶处理之序列到序列模型(2)
3.学习序列到序列模型可以看成一种条件语言模型,以源句x为条件计算目标句的条件概率该条件概率通过概率乘法公式分解为从左到右每个词的条件概率之积:序列到序列模型的监督学习需要使用平行语料,其中每个数据点都包含一对源句和目标句。以中译英机器翻译为例,平行语料的每个数据点就是一句中文句子和对应的一句英文句子。机器翻译领域较为有名的平行语料库来自机器翻译研讨会(workshoponmachinetrans
人生百态,人生如梦
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2024-09-04 22:20
nlp从零开始
自然语言处理
人工智能
深度学习算法——Transformer
尽管Transformer最初是应用于在文本数据上的序列到序列学习,但现在已经推广到各种现代的深度
学习中
,例如语言、视觉、语音和强化学习领域。
fw菜菜
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2024-09-04 18:31
数学建模
深度学习
transformer
人工智能
数学建模
python
pytorch
基于Bert-base-chinese训练多分类文本模型(代码详解)
目录一、简介二、模型训练三、模型推理一、简介BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)是基于深度学习在自然语言处理(
NLP
)领域近几年出现的
一颗洋芋
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2024-09-04 15:41
bert
分类
自然语言处理
高校为什么需要AIGC大数据实验室?
AIGC技术创新:探索如何利用人工智能算法,如深度
学习中
的生成对抗网络(GAN)、变分自编码器(VAE)、基于Transformer架构的语言模型(如GPT系列)等,来高效地生成高质量的文本、图像、音频
泰迪智能科技01
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2024-09-04 13:28
AIGC
AIGC
大数据
“多一事不如少一事”原则
在日常工作
学习中
,我们总会遇到各种领导交代的任务,在执行任务过程中,要秉承“多一事不如少一事”原则,当然,不是为了去偷懒,而是为了让自己更高效,选择性地去做事情,主要有以下三种情况:1、若我们所遇到的领导知人善任
静想静享
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2024-09-04 11:28
格局?境界?思想的维度的外衣!
我们把格局和境界,用
NLP
中的一个工具来解释!这个工具叫做“思想健身室”。通常,我们都知道保持良好的身体状态,需要健康饮食,充足睡眠,合理运动,思维也一样,想要达到更高的境界,需要刻意练习。
晓小女子
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2024-09-04 11:24
李宏毅机器学习笔记——反向传播算法
反向传播是深度
学习中
最重要的算法之一,通常与梯度下降等优化算法结合使用。反向传播的基本原理反向传播的核心思想是利用链式法则(ChainRule)来高效地计算损失函数相对于每个参数的梯度。
小陈phd
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2024-09-04 10:07
机器学习
机器学习
算法
神经网络
【机器学习-神经网络】循环神经网络
本文将对RNN进行深入探讨,从其基本理论、工作原理到实际应用及代码实现,全面剖析RNN在现代机器
学习中
的应用价值。1.RNN基础理论1.1RNN概述循环神经网
刷刷刷粉刷匠
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2024-09-04 10:36
机器学习
神经网络
rnn
自动驾驶之心Carla-Autoware联合仿真实战
3、方便交流:学习不交流,很容易遗留很多问题,无论是
学习中
还是学习后,合适的交流都是必要的。在网课中可以畅所欲言,让交流更加的方便,让问题无所遁形。2、提高效
2401_85955548
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2024-09-04 09:31
自动驾驶
人工智能
机器学习
pytorch pyro更高阶的优化器会使用更高阶的导数,比如二阶导数(Hessian矩阵)
在机器学习和深度
学习中
,优化器是用来更新模型参数以最小化损失函数的算法。通常,优化器会计算损失函数相对于参数的一阶导数(梯度),然后根据这些梯度来更新参数。
zhangfeng1133
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2024-09-04 08:57
pytorch
矩阵
人工智能
【深度学习 transformer】使用pytorch 训练transformer 模型,hugginface 来啦
HuggingFace是一个致力于开源自然语言处理(
NLP
)和机器学习项目的社区。
东华果汁哥
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2024-09-04 06:39
深度学习-文本分类
深度学习
transformer
pytorch
NLP
中的词向量及其应用
这些是解决大多数
NLP
问题所必需的。领域适应是一种技术,它允许机器学习和转移学习模型来映射小生境数据集,这些数据集都是用同一种语言编写的,但在语言上仍然不同。例如
喜欢打酱油的老鸟
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2024-09-04 05:01
NLP
词向量
陈应起张佳佳小说《天龙狂医》陈应起张佳佳(笔趣阁)无弹窗全文阅读
陈应起张佳佳小说《天龙狂医》陈应起张佳佳(笔趣阁)无弹窗全文阅读主角:陈应起张佳佳简介:陈应起在江陵市医科大
学习中
医,今年暑假本想留在江陵市找个零工做做,就接到了自己爷爷快不行了的电话。
海边书楼
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2024-09-04 05:53
基于人工智能的智能客服系统
目录引言项目背景客服系统的现状与挑战AI在客服领域的应用前景系统设计系统架构模块划分关键技术与实现自然语言处理(
NLP
)对话管理语音识别与合成情感分析数据准备与训练数据收集数据预处理模型训练系统集成与部署前端接口设计后端服务实现系统集成部署方案测试与优化系统测试性能优化用户反馈与迭代应用场景与案例分析电子商务客服银行与金融服务医疗健康咨询常见问题及解决方案常见问题解决方案未来发展与展望结论
嵌入式详谈
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2024-09-04 05:58
人工智能
c++----杨辉三角(补充)
我相信大家在c的
学习中
已经清楚的了解和认识到了杨辉三角的实现逻辑和实现方法了。但是应该大多局限于在c中吧。我们都知道我们c++与c其实在一些地方是可以相互成就的。
杨和段
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2024-09-04 02:46
c++
开发语言
LLM大模型落地-从理论到实践
学习目标熟悉主流LLM(Llama,ChatGLM,Qwen)的技术架构和技术细节;有实际应用RAG、PEFT和SFT的项目经验较强的
NLP
基础,熟悉BERT、T5、Transformer和GPT的实现和差异
hhaiming_
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2024-09-04 01:12
语言模型
人工智能
ai
深度学习
TorchText宝典:解锁PyTorch下的
NLP
炼金术
标题:TorchText宝典:解锁PyTorch下的
NLP
炼金术在深度学习与自然语言处理(
NLP
)的交叉领域中,PyTorch已经成为了一个强大的工具。
2401_85702623
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2024-09-04 01:06
pytorch
自然语言处理
人工智能
关于“知识体系”的一点感悟
近年来在不断的看书
学习中
,学习到很多自己原来不知道的,结合自己的实际生活经验,慢慢形成了似一张网一样的知识结构,不断的扩大这张网,形成了独特的有自己见解的和实际工作生活息息相关的知识链条。
老杨家三小姐
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2024-09-04 00:03
2021行测常识:行星知识点归纳
行测常识模块,法律常识一直占据着比较大的比重,考生在日常
学习中
要重视常识的积累。图图给大家带来的是“行星知识点归纳”。
八度余温_d615
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2024-09-03 23:12
png图片怎么转换成jpg?png转jpg批量
png和jpg作为目前最为主流的两种图片格式,已经深入我们的日常工作和生活
学习中
,大家对这两种图片格式都非常的熟悉。png是一种无损压缩图片格式,所以它的体积会更大一些,但是图片的质量好清晰度高。
qq_33537961
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2024-09-03 21:14
数学建模(多分类问题)
前言多分类问题是机器
学习中
的一种常见任务,其目标是将输入数据分配到三个或更多预定义的类别之中。
不以物喜a
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2024-09-03 19:00
数学建模
逻辑回归
分类
人工智能
数学建模
算法
python
scikit-learn
情感分析相关汇总
文章目录情感分析语音情感识别句子or文档级别情感分析情感词汇字典大连理工大学中文情感词汇本体中文金融情感词典金融社交媒体数据应用的市场情绪词典中文情感分析常用词典台湾大学NTUSD简体中文情感词典Boson
NLP
ABSA
宁缺100
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2024-09-03 18:57
自然语言处理
自然语言处理
情感分析
2023-09-05目前
学习中
的失误
目前我的学习有一个比较严重的失误。家里的书,什么都抓来学习。一天要学习六七门学科,学习时间长达6个小时。时间倒是不是很大的问题,六个小时,也不算太多。但是科目太杂,第二天能接上前一天的,只有一半。我应该做一个调整,抓住主修的科目。主修三科:历史,语文,中医。另阅读两小时。历史,主修史记。读书,听MOOC历史课,看优酷历史视频。读史记就不读左传,读左传就不读史记。早上读。一周读两天左传。差不多两小时
混罗衣or四边静
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2024-09-03 11:43
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