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揭秘Word2Vec：探索语言的魔法世界

欢迎来到Word2Vec的世界！在自然语言处理的舞台上，Word2Vec犹如一位神秘的魔术师，带领我们探索语言的魔法世界。今天，让我们一同踏上这段充满惊喜的旅程，揭秘Word2Vec的神秘面纱。

洞深视界·2024-02-09 19:42

Finetune时更改tokenizer词表

由于模型训练的需要，当前词表对分词操作不理想，因此选择修改tokenizer词表～在special_tokens中添加不想被拆分开的单词或者文字special_tokens=[]withopen("待添加词所在文件

Alicesla·2024-02-09 19:20

gensim模型（1）——Word2Vec

Word2Vec模型介绍Gensim的Word2Vec模型且展示其在LeeEvaluationCorpus上的用法。

qqqh777·2024-02-09 19:32

深度学习技巧应用36-深度学习模型训练中的超参数调优指南大全,总结相关问题与答案

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习技巧应用36-深度学习模型训练中的超参数调优指南大全,总结相关问题与答案。

微学AI·2024-02-09 10:47

Ubuntu 18.04上安装cuDNN 8.9.6.50：一站式指南

CUDAGPG密钥3.更新仓库元数据4.安装运行时库5.安装开发者库6.安装代码示例7.另外一种安装办法四、验证安装1.验证cuDNN版本2.测试示例代码五、总结一、前言在深度学习领域，高效的计算资源对于模型训练和推理过程至关重要

梦想的理由·2024-02-09 06:28

【数据＋代码】CNN-LSTM模型实现时间序列预测

01、引言本文涵盖主题：引言、数据准备、探索性数据分析、数据预处理、模型训练、模型评估。本文使用深度学习组合模型CNN-LSTM来进行销售额的预测。

小Z的科研日常·2024-02-09 04:12

书生·浦语大模型训练营第二课作业

基础作业1.生成小故事300字左右的小故事2.huggingface下载使用镜像源：exportHF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com进阶作业1.图文理解及创作部署2.Lagent工具调用

激谱·2024-02-09 02:59

PyTorch深度学习实战（23）——从零开始实现SSD目标检测

PyTorch深度学习实战（23）——从零开始实现SSD目标检测0.前言1.SSD目标检测模型1.1SSD网络架构1.2利用不同网络层执行边界框和类别预测1.3不同网络层中默认框的尺寸和宽高比1.4数据准备1.5模型训练

盼小辉丶·2024-02-09 02:58

什么是数据挖掘

文章目录什么是数据挖掘1.分类问题2.聚类问题3.回归问题数据挖掘相关的标准库数据挖掘模型训练分类问题聚类问题回归问题关联问题模型集成模型评估评估指标混淆矩阵与标准率指标泛化能力评估什么是数据挖掘数据挖掘就是寻找数据中隐含的知识并用于生产产业价值

菜鸟长安·2024-02-09 01:44

关于ChatGPT的一些解读

在近10年AI发展的前两个阶段，人工智能的进展更多体现在基于规模的技术突破，如2015-2020年，用于模型训练的计算量增长了6个数量级，同时随着规模的增大，输出结果的质量亦迎来质变，在语言文字、书写、

醉爱琳儿·2024-02-09 01:10

MySQL表设计的思考

多分类图片识别的项目背景，用户上传包含多个目录的压缩包形成数据集，压缩包中的子目录作为图片分类，机器学习根据用户选择的图片分类作为训练集和验证集，使用训练集进行模型训练，使用验证集进行模型验证，如果验证结果符合用户需求

昙花未现·2024-02-08 19:39

说一说Web端侧AI

什么是端智能首先，回顾一个AI应用的开发流程，具体步骤包括了数据的采集与预处理模型的选取与训练模型的评估模型服务部署模型训练的中间产物为一个模型文件，通过加载模型文件，部署为可调用的服务，然后就可以调用进行推理预测了

凹凸实验室·2024-02-08 19:45

【QA篇】Numpy与Pytorch类型转换

张量转换为Numpy数组有坑示例1：Numpy数组转换为PyTorch张量时数据类型不匹配示例2：PyTorch张量转换为Numpy数组时需要使用detach函数在使用Numpy和PyTorch进行数据处理和模型训练时

钟的子期·2024-02-08 16:30

刘知远LLM——神经网络基础

Word2Vec例子负采样：循环神经网络RNN门控计算单元GRU长短时记忆网络LSTM遗忘门输入门输出门双向RNN卷积神经网络CNNpytorch实战神经网络基础基本构成全称：人工神经网络。

李日音·2024-02-08 15:43

程序员为什么不喜欢关电脑？

以下是一些核心原因：长时间运行的进程和任务：程序员经常有需要长时间运行的任务，比如大型代码的编译、数据分析、或者模型训练等。这

Persistence is gold·2024-02-08 14:23

讲讲GPT-4模型中13万亿个token的故事

13万亿个，这个数目是指在模型训练过程中所使用的数据集中的总token数，反映了模型在

科学禅道·2024-02-08 13:25

Gensim详细介绍和使用：一个Python文本建模库

Gensim=“GenerateSimilar”一、安装二、文本预处理2.1中文语料处理2.2英文语料处理2.3BOW语料建立三、模型使用3.1word2vecThealgorithmsinGensim

Bigcrab__·2024-02-08 11:17

【爬虫实战】python文本分析库——Gensim

文章目录01、引言02、主题分析以及文本相似性分析03、关键词提取04、Word2Vec嵌入（词嵌入WordEmbeddings）05、FastText嵌入（子词嵌入SubwordEmbeddings）

认真写程序的强哥·2024-02-08 11:45

Python在小型无人机

无人机的研发也需要涉及到各种任务，如图像处理、数据分析和模型训练等。Python具备强大的库和框架支持，使得开发人员可以更

python无人驾驶医学芯片·2024-02-08 11:41

探索NLP中的N-grams：理解，应用与优化

n-gram的替代方法是词嵌入技术，例如word2vec。N-grams广泛用于文本挖掘和自然语言处理任务。示例通过计算每个唯一的n元语

冷冻工厂·2024-02-08 09:23

AI大模型开发架构设计（9）——AI 编程架构刨析和业务应用实战案例

编程工具——GithubCopilot以CodeGeeX为例-发展过程以CodeGeeX为例-训练过程以CodeGeeX为例-大规模代码数据处理以CodeGeeX为例-模型结构以CodeGeeX为例-模型训练框架及算力以

讲文明的喜羊羊拒绝pua·2024-02-08 07:22

物理信息神经网络（PINN）: 将物理知识融合到深度学习中

物理信息神经网络（PINN）:将物理知识融合到深度学习中物理信息神经网络（PINN）简介PINN的工作原理PINN模型如何利用物理法则指导模型训练1.定义物理问题和相应的物理定律2.构建神经网络3.定义损失函数数据误差项

kadog·2024-02-08 07:19

梯度提升树系列5——使用GBDT进行特征选择

特征选择是机器学习和数据科学中至关重要的一环，它不仅可以提高模型的性能，还能显著减少模型训练所需的时间和资源。

theskylife·2024-02-07 23:56

【MATLAB】使用随机森林在回归预测任务中进行特征选择（深度学习的数据集处理）

这有助于简化模型并提高其泛化能力，减少过拟合的风险，并且可以加快模型训练和推理速度。通过剔除不重要的特征，模型的复杂度降低，同时保持了较高的预测准确性。

编程到天明·2024-02-07 15:31

【MATLAB】使用梯度提升树在回归预测任务中进行特征选择（深度学习的数据集处理）

这有助于简化模型并提高其泛化能力，减少过拟合的风险，并且可以加快模型训练和推理速度。此外，特征选择可以帮助理解数据，并为进一步的特征工程提供指导，有效地提高模型的预测性能。

编程到天明·2024-02-07 15:59

Apache Pulsar 在腾讯 Angel PowerFL 联邦学习平台上的实践

腾讯AngelPowerFL联邦学习平台构建在Angel机器学习平台上，利用Angel-PS支持万亿级模型训练的能力，将很多在Worker上的计算提升到PS（参数服务器）端；AngelPowerFL为联邦学习算法提供了计算

StreamNative·2024-02-07 11:24

智慧海洋建设-Task3 特征工程

关于本次智慧海洋特征构建分为时间类特征、分箱特征（x、y、v）、DataFrame特征（计数特征和偏移量特征）、统计特征（聚合）、embedding特征（word2vec、NMF）这几方面进行考虑的。

1598903c9dd7·2024-02-07 10:58

大语言模型训练数据集（1）

CLUECorpusSmallCLUECorpusSmall包含新闻、社区互动、维基百科、评论语料。原始数据和细节描述在这里语料链接CLUECorpusSmall----https://share.weiyun.com/sC6PMhxxCLUECorpusSmall(BERT格式)----https://share.weiyun.com/9SPPGUOKNewsCommentaryv13(ZH-E

三更科技公社·2024-02-07 10:14

Vision Transformer及其变体（自用）

0回顾Transformer0.1encoder在正式开始ViT之前，先来复习一遍transformer的核心机制相关的文章有很多，我选了一遍最通俗易懂的放在这：Transformer通俗笔记：从Word2Vec

ST-Naive·2024-02-07 10:35

动手学深度学习-02打卡

k折交叉验证把原始训练数据集分割成k个不重合的子数据集，然后做k次模型训练和验证。每一次我们使用一个子数据

一技破万法·2024-02-07 09:06

yolo导出的onnx怎么使用onnxruntime调用

2.yolo模型训练后推理，主要分两种，一种是使用yolo官方提供的api推理，一种使用onnx模式推理。

weixin_46648511·2024-02-07 09:59

免费ai写作软件有哪些?分享6个给你 #媒体#学习方法#学习

1.七燕写作这是一个微信公众号，可以进行AI对话、AI创作、AI绘画、AI训练，内置智能对话机器人、图片设计、AI模型训练、文案生成、方案创作、营销内容创作等数十项AI

红色小鬼头·2024-02-07 08:17

文本分类 tricks

tricks模型训练好后，分类训练集和验证集中以很高的置信度做出错误决策的样本，然后去做这些badcases的分析，如果发现错误标注有很强的规律性，则直接写一个脚本纠正（只要确保纠正后的标注正确率比纠正前明显高就行

想努力的人·2024-02-07 08:36

学习知识记录

1、nnlm神经网络语言模型：ANeuralProbabilisticLanguageModel------阅读笔记_hx14301009的博客-CSDN博客2、Word2vec的skipgram模型输入是中心词和背景词

想努力的人·2024-02-07 08:36

机器学习系列——（十四）正则化回归

简单来说，正则化就是在模型训练过程中加入一个正则项，以限制模型参数的大小。那么，为什么需要正则化？在机器学习中，模

飞影铠甲·2024-02-07 06:28

【大模型】万亿级别的大语言模型训练，基础设施如何支持

万亿级别的大语言模型训练，基础设施如何支持前言1）培训百万亿参数的LLM是可行的，但需要每个GPU高达1TiB的次级内存池，双向带宽为100GB/s。

沐风—云端行者·2024-02-07 05:43

【计算机视觉】浅谈计算机视觉中的Transformer

Transformer网络结构2.计算机视觉中的Transformer2.1图像分类2.2目标检测3.典型实验典型实验详解：实验目的：实验设置：数据集：模型配置：训练策略：评估指标：实验过程：数据预处理：模型训练

沐风—云端行者·2024-02-07 05:43

【深度学习】loss与梯度与交叉熵的关系

问的GPT3.5模型训练时loss与梯度的关系？在深度学习模型训练过程中，loss（损失函数）与梯度（gradient）之间存在密切关系。

sdbhewfoqi·2024-02-06 19:25

【推荐算法】userid是否建模

sdbhewfoqi·2024-02-06 19:24

自媒体人福音！10款ai写作实用工具让你创作无忧！ #学习方法#其他#知识分享

1.七燕写作这是一个微信公众号，可以进行AI对话、AI创作、AI绘画、AI训练，内置智能对话机器人、图片设计、AI模型训练、文案生成、方案创作、营销内容创作等数十项AI

不晚归来·2024-02-06 12:57

20天吃pytorch 1-2 图片数据建模流程遇到问题及分析

学习内容：1-2图片数据建模流程如下1、datasets.ImageFolder图片数据加载，然后送入Dataloader做一个数据管道2、nn.Module基类构建自定义模型3、模型训练步骤4、模型训练评估遇到问题与解决方案

七月的和弦·2024-02-06 11:29

NLP_词的向量表示Word2Vec 和 Embedding

文章目录词向量Word2Vec：CBOW模型和Skip-Gram模型通过nn.Embedding来实现词嵌入Word2Vec小结词向量下面这张图就形象地呈现了词向量的内涵:把词转化为向量，从而捕捉词与词之间的语义和句法关系

you_are_my_sunshine*·2024-02-06 10:10

计算机设计大赛深度学习+opencv+python实现车道线检测 - 自动驾驶

文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数：3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4YOLOV56数据集处理7模型训练8

iuerfee·2024-02-06 09:19

利用Bert模型进行命名实体识别

之前两天也写了word2vec和Transformer，其实都是在为今天的内容做铺垫。最近正好使用bert做了命名实体识别项目，借这个契机分享出来，希望能帮到有需要的人。

刘单纯·2024-02-06 08:36

【NLP】 Word2Vec模型 & Doc2Vec模型

大家好，我是Sonhhxg_柒，希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流个人主页－Sonhhxg_柒的博客_CSDN博客欢迎各位→点赞+收藏⭐️+留言系列专栏-机器学习【ML】自然语言处理【NLP】深度学习【DL】foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。如果你对这个系列感兴趣的话，可以关注订阅哟Word

Sonhhxg_柒·2024-02-06 07:15

大模型｜基础_word2vec

文章目录Word2Vec词袋模型CBOWContinuousBag-of-WordsContinuousSkip-Gram存在的问题解决方案其他技巧Word2Vec将词转化为向量后，会发现king和queen

晓源Galois·2024-02-06 07:36

【专业技术】高效并行分布式深度学习策略，助力模型训练与量化

尊敬的客户，您好！我们是一家专注于提供高效深度学习解决方案的专业团队，为您提供并行分布式策略、高效精调策略、大模型无损量化和高性能推理服务。我们的服务包括：并行分布式策略：我们的Trainer封装支持多种并行配置，包括数据并行、张量并行、流水线并行和分组参数切分并行，有效提升在多模型、多硬件下的训练性能。用户可以根据需求修改Trainer配置，组合多种预训练或精调过程的分布式策略，充分组合大模型4

路人与大师·2024-02-06 06:26

Plus GPT API最有前途的应用领域

PlusGPTAPI通过对GPT-3API进行二次开发，除了实现GPT-3的所有功能之外，我们还开发了语音交互的API、知识库"喂养"的API、AI绘图API……PlusGPTAPI基于深度学习算法，通过大规模的语言模型训练

橘子海_G·2024-02-06 05:45

Pytorch学习记录-卷积Seq2Seq（模型训练）

Pytorch学习记录-torchtext和Pytorch的实例50.PyTorchSeq2Seq项目介绍在完成基本的torchtext之后，找到了这个教程，《基于Pytorch和torchtext来理解和实现seq2seq模型》。这个项目主要包括了6个子项目使用神经网络训练Seq2Seq使用RNNencoder-decoder训练短语表示用于统计机器翻译使用共同学习完成NMT的堆砌和翻译打包填充

我的昵称违规了·2024-02-06 03:47

自然语言处理中的深度学习

教材选用《动手学深度学习》，李沐等著；词嵌⼊（word2vec）⾃然语⾔是⼀套⽤来表达含义的复杂系统。把词映射为实数域向量的技术也叫词嵌⼊（wordembedding）。

qiufeng1ye·2024-02-06 01:37

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