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標(biāo)簽 > 自然語言處理
自然語言處理( Natural Language Processing, NLP)是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域與人工智能領(lǐng)域中的一個(gè)重要方向。它研究能實(shí)現(xiàn)人與計(jì)算機(jī)之間用自然語言進(jìn)行有效通信的各種理論和方法。
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簡(jiǎn)述遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算過程
遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Recurrent Neural Network,簡(jiǎn)稱RNN)是一種具有循環(huán)結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其核心特點(diǎn)是能夠處理序列數(shù)據(jù),并且能夠記憶之前...
在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代,文本數(shù)據(jù)已成為人類活動(dòng)的主要載體,無處不在的信息交流塑造著我們的社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和文化。而正是這些海量的文本數(shù)據(jù),為大型模型的訓(xùn)練和應(yīng)用提供...
LLM(Large Language Model,大型語言模型)是近年來在自然語言處理領(lǐng)域取得顯著成果的一種深度學(xué)習(xí)模型。它通常需要大量的計(jì)算資源和數(shù)據(jù)...
2024-07-09 標(biāo)簽:模型深度學(xué)習(xí)自然語言處理 771 0
大語言模型事實(shí)性幻象的實(shí)驗(yàn)性分析
盡管大語言模型能力不斷提升,但一個(gè)持續(xù)存在的挑戰(zhàn)是它們具有產(chǎn)生幻象的傾向。本文構(gòu)建了幻象評(píng)測(cè)基準(zhǔn)HaluEval 2.0,并基于該評(píng)測(cè)框架從預(yù)訓(xùn)練/有監(jiān)...
基礎(chǔ)模型在解決機(jī)器人技術(shù)中的數(shù)據(jù)稀缺問題上至關(guān)重要。它們?yōu)槭褂米钌俚奶囟〝?shù)據(jù)學(xué)習(xí)和適應(yīng)新任務(wù)提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
深度學(xué)習(xí)在人工智能領(lǐng)域的經(jīng)典應(yīng)用
由于深度學(xué)習(xí),圖像識(shí)別和計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)的性能得到了顯著提高。由于在龐大的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),計(jì)算機(jī)現(xiàn)在可以可靠地分類和理解圖像,從而開辟了廣泛的應(yīng)...
2023-12-15 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)聊天機(jī)器人 754 0
由于GPU具有強(qiáng)大的計(jì)算能力,因此可以配置為訓(xùn)練人工智能和深度學(xué)習(xí)模型(通常是同時(shí)進(jìn)行)。如前所述,更大的帶寬使GPU比常規(guī)CPU具有必要的計(jì)算優(yōu)勢(shì)。
2023-10-26 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能計(jì)算機(jī)視覺 731 0
大模型當(dāng)前以生成類應(yīng)用為主,多模態(tài)是未來重點(diǎn)發(fā)展方向 企業(yè)用戶是從應(yīng)用視角出發(fā),分成生成類應(yīng)用、決策類應(yīng)用和多模態(tài)應(yīng)用。 受限于模型能力、應(yīng)用效果等...
2023-11-29 標(biāo)簽:編程語言機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 723 0
在探討使用Python進(jìn)行自然語言處理(NLP)的廣闊領(lǐng)域時(shí),我們首先需要理解NLP的基本概念、其重要性、Python在NLP中的優(yōu)勢(shì),以及如何通過Py...
介紹一種能夠完成自然語言和SVA相互轉(zhuǎn)換的小工具
結(jié)論就是,SVA本身就是比較清晰的描述性語言,SVA和自然語言的轉(zhuǎn)換工具基本上沒有價(jià)值吧。
自然語言處理(NLP)前饋網(wǎng)絡(luò)是人工智能和語言學(xué)領(lǐng)域的一個(gè)重要交叉學(xué)科,旨在通過計(jì)算機(jī)模型理解和處理人類語言。前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Feedforward Ne...
許多研究證明,學(xué)術(shù)論文表達(dá)的nativeness會(huì)影響其被接受發(fā)表的可能性[1, 2]。先前的研究也揭示了非英語母語的作者在國際期刊發(fā)表論文時(shí)所經(jīng)歷的壓...
2024-01-03 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)收集數(shù)據(jù)集自然語言處理 651 0
自然語言處理領(lǐng)域的殿堂標(biāo)志 BERT 并非橫空出世,背后有它的發(fā)展原理。今天,螞蟻金服財(cái)富對(duì)話算法團(tuán)隊(duì)整理對(duì)比了深度學(xué)習(xí)模型在自然語言處理領(lǐng)域的發(fā)展歷程...
2023-02-22 標(biāo)簽:深度學(xué)習(xí)自然語言處理nlp 638 0
PyTorch教程-16.6. 針對(duì)序列級(jí)和令牌級(jí)應(yīng)用程序微調(diào) BERT
16.6. 針對(duì)序列級(jí)和令牌級(jí)應(yīng)用程序微調(diào) BERT? Colab [火炬]在 Colab 中打開筆記本 Colab [mxnet] Open ...
GPT-2 在此等體量的數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)不佳。隨著訓(xùn)練的進(jìn)行,我們來觀察計(jì)算成本 (通過浮點(diǎn)運(yùn)算數(shù)來衡量) 與模型性能 (通過驗(yàn)證集上的損失來衡量) 的聯(lián)動(dòng)關(guān)系。
2023-03-17 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)gpu深度學(xué)習(xí) 635 0
反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模的基本原理
反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Backpropagation Neural Network,簡(jiǎn)稱BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通過反向傳播算法進(jìn)行訓(xùn)練。它在...
2024-07-02 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語音識(shí)別函數(shù) 606 0
斯坦福教授Manning長(zhǎng)文梳理:十年后的基礎(chǔ)模型能成AGI嗎?
Transofrmer一個(gè)常見的自監(jiān)督目標(biāo)是遮罩文本中出現(xiàn)的單詞,將該位置的query, key和value向量與其他單詞進(jìn)行比較,計(jì)算出注意力權(quán)重并加...
通用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)!適用于任意數(shù)據(jù)模態(tài)的隨機(jī)量化
一般性地,輸入數(shù)據(jù)可以被表征為由序列維度(sequential)和通道維度(channel)組成的二維向量。其中序列維度通常是模態(tài)相關(guān)的,例如圖像上的空...
2023-09-12 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)視覺自然語言處理 565 0
自然語言處理領(lǐng)域的殿堂標(biāo)志 BERT 并非橫空出世,背后有它的發(fā)展原理。今天,螞蟻金服財(cái)富對(duì)話算法團(tuán)隊(duì)整理對(duì)比了深度學(xué)習(xí)模型在自然語言處理領(lǐng)域的發(fā)展歷程...
2023-02-22 標(biāo)簽:深度學(xué)習(xí)自然語言處理nlp 539 0
機(jī)器學(xué)習(xí)博士推薦需要掌握的九種工具盤點(diǎn)
機(jī)器學(xué)習(xí)是一個(gè)快速發(fā)展的領(lǐng)域,常用的包更新非常頻繁。盡管開發(fā)人員做出了努力,但較新的版本通常與舊版本不兼容,這樣給研究者帶來很多麻煩。幸運(yùn)的是,有工具可...
2023-09-26 標(biāo)簽:操作系統(tǒng)容器計(jì)算機(jī)視覺 513 0
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