一名数学研究僧 算法工程师 主要从事CV和NLP工作方向 在C 语言中实现深度学习模型可以使用一些开源的库,比如 Caffe、Pytorch、TensorFlow (C版本)等。这些库都提供了一系列的函数和工具,帮助你定义、训练和测试深度学习模型。 使用C 写一个训练深度学习模型的算法主要需要按照以下步骤进行: 准备数据:首先需要有足够的...
智能客服是一种新型的客户服务方式,它使用人工智能技术以及自然语言处理(NLP)技术为客户提供优质的服务。
其实呢,对于NLP,我也是初学者,之前只是有一个大概的了解,所以本系列会以一个初学者的视角带大家走进NLP的世界,如果博客中有解释不到位的地方,希望各位大佬指正。🍭🍭🍭 当然了,NLP的内容很多,你如果在网上搜NLP学习路线的话你会看的眼花缭乱,本系列主要会介绍一些重要的知识点,一些历史久远的模型就不介绍了,...
与传统搜索不同的是互联网搜索的任务只要求找到和查询相关的文档和句子,而情感检索还要确定文档和句子是否表达了观点,以及观点是正面的或是负面的。目前情感检索主要实现方法有两种:一是按传统信息检索模型进行主题相关的文档检索,对检索结果进行情感分类;另一种是同时计算主题相关值和情感倾向值进行检索。第一种方法一般...
NLP 应用程序背后有大量的基础任务和机器学习模型。最近,深度学习方法通过不同的 NLP 任务实现了超高性能。这些模型通常可以通过单一的端到端模型进行训练,而不需要传统的、特定任务特征的工程。 CS224d ( 2016-2017 ) 中英字幕版 在这个冬季课程中,学生将学习执行、训练、调试、可视化和创造他们自己的神经网络模型。
微调是 AI 模型绕不开的一个话题,它是迁移学习的一种(最常用的)实现方法。在“小模型”时代,参数量不过几百万,全参数微调(full fine tuning)毫无压力。GPT 系列的 NLP 模型引领…阅读全文 赞同70 2 条评论 分享收藏 RLHF 微调三阶段解析 上篇文章 强化学习小记——观其大略 重新捡起...
RNN 层的实现也是中规中矩, 很容易理解。 但是这里有个重点就是RNN 需要有时间方向的信息, 但是我们输出的结果其实是 一个 image features 的张量 (tensor)。这个张量的维度是 batch, width, height, features. 在这里, 作者 将 height , features 融合在一起, 把 width 当做LSTM 的时间 time steps, 这样就...
NLP 应用程序背后有大量的基础任务和机器学习模型。最近,深度学习方法通过不同的 NLP 任务实现了超高性能。这些模型通常可以通过单一的端到端模型进行训练,而不需要传统的、特定任务特征的工程。 CS224d ( 2016-2017 ) 中英字幕版 在这个冬季课程中,学生将学习执行、训练、调试、可视化和创造他们自己的神经网络模型。
MLNLP社区是国内外知名的机器学习与自然语言处理社区,受众覆盖国内外NLP硕博生、高校老师以及企业研究人员。 社区的愿景是促进国内外自然语言处理,机器学习学术界、产业界和广大爱好者之间的交流和进步,特别是初学者同学们的进步。 转载自 | 量子位 作...
第二周 自然语言处理与词嵌入(Natural Language Processing and Word Embeddings) 词汇表征(Word Representation) 上周我们学习了 RNN、GRU 单元和 LSTM 单元。本周你会看到我们如何把这些知识用到 NLP 上,用于自然语言处理