本书的主题是基于深度学习的自然语言处理。简言之,自然语言处理是让计算机理解我们日常所说的语言的技术。让计算机理解我们所说的语言是一件非常难的事情,同时也非常重要。实际上,自然语言处理技术已经极大地改变了我们的生活。Web检索、机器翻译、语音助理,这些对世界产生了重大影响的技术在底层都用到了自然语言处理技术。
实验结果表明深度学习在图像处理、计算机视觉、语音识别、机器翻译、艺术、医学成像、医学信息处理、机器人与控制、生物等领域优于传统机器学习方法-信息学、自然语言处理 (NLP)、网络安全等等。本报告对 DL 方法的发展进行了简要调查，包括深度神经网络 (DNN)、卷积神经网络 (CNN)、循环神经网络 (RNN)，包括长短期记...
自然语言处理（NLP）：深入了解NLP领域，包括文本分类、命名实体识别、情感分析、机器翻译等任务。计算机视觉：深入研究计算机视觉领域，包括图像分类、目标检测、图像分割、生成对抗网络（GANs）等任务。强化学习：了解强化学习的概念，学习如何使用深度强化学习来训练智能体执行任务，如在游戏中获得最高分或自动驾驶汽车。生...
自然语言处理的前沿技术之一,就是预训练语言模型。预训练语言模型通过大规模的无监督学习,以数据驱动的方式学习语言的潜在模式和语义关系,从而使得模型具备了强大的语言理解和生成能力。它们的兴起引发了深度学习在自然语言处理领域的一次革命。 在过去,传统的自然语言处理任务往往需要从零开始构建特定的模型,而预训练语言...
《Teaching Machines to Read and Comprehend》实际上要教会机器阅读自然语言文档还是有点挑战的，雷锋网此前也报道过不少相关的研究成果。机器阅读系统能够测试机器在阅读完一份文档后，对提出问题进行解答的能力。在这篇论文中，团队开发了一个神经网络，教机器学会阅读日常文档，并用最简单的语言结构回答复杂的问题。...
在尝试研究了计算机视觉之后,我和我的朋友将注意力转移到了自动语音识别( ASR )和自然语言处理上。 一方面,谷歌和苹果等巨头公司大力发展自动驾驶,计算机视觉可以说是资金非常充足的研究领域,深度学习在这个领域地位也很稳固。 在图像分类方面,神经网络预测的准确率从2010年的75%以下,增长到2018年的98 %以上。
在尝试研究了计算机视觉之后,我和我的朋友将注意力转移到了自动语音识别( ASR )和自然语言处理上。 一方面,谷歌和苹果等巨头公司大力发展自动驾驶,计算机视觉可以说是资金非常充足的研究领域,深度学习在这个领域地位也很稳固。 在图像分类方面,神经网络预测的准确率从2010年的75%以下,增长到2018年的98 %以上。
第六步：使用PyTorch进行图像处理任务 图像处理是深度学习的一个重要应用领域，PyTorch提供了丰富的工具和库来处理图像数据。您可以学习如何使用PyTorch进行图像加载、预处理、数据增强和可视化等任务，以及如何利用卷积神经网络（CNN）进行图像分类、目标检测和语义分割等任务。第七步：应用PyTorch进行自然语言处理 自然语言...
另一类受众是没有机器学习或统计背景,但希望能快速地掌握这方面知识,并在他们的产品或平台中使用深度学习的软件工程师。现已证明,深度学习在许多软件领域都是有用的,包括计算机视觉、语音和音频处理、自然语言处理、机器人技术、生物信息学和化学、电子游戏、搜索引擎、网络广告和金融。
自然语言处理 2.1 技术概览: l自然语言处理技术概览:NLP基础技术→NLP核心技术→NLP+ l 词向量的概念:将自然语言转化成机器理解符号的媒介 l词向量的应用:计算相似度、作为神经网络的输入、句子/文档表示 l词向量学习模型-神经网络语言模型:可判定字符串为自然语言的概率 ...