CNN是一种多层神经网络,擅长处理图像,特别是大图像的ML问题,它通过一系列方法使数据量庞大的图像识别问题不断降维最终将其训练。CNN包含卷积计算单元,通过不断滑动卷积核的位置,对相应数据区域进行加权求和,常见的卷积计算单元有一位卷积CNN1D、二维卷积CNN2D,通常CV领域用CNN2D,NLP领域用CNN1D。CNN最早最经典的网络...
一、背景 今天主要针对序列数据,来讲讲相关的序列类模型——循环神经网络。循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN),简称RNN。它与DNN和CNN的不同是:RNN可处理序列问题(如一段文字,一段语音等),并且每一个时间步的神经元与其前一个神经元之间是有传递关系的,而DNN和CNN类的模型的不同神经元之间是相对独立的...
深度学习(Deep Learning, DL)是机器学习的一种,使用人工神经网络来提取数据特征,从而在许多领域取得了突破性的成果。本文将探讨深度学习在自然语言处理中的应用,并提供一些代码示例。 深度学习在NLP中的技术背景 传统的自然语言处理方法主要依靠手动特征提取,例如TF-IDF、词频统计等。但这些方法无法全面捕捉文本中的深层...
作为中文分词效率最高的模块,jieba当之无愧,下面主要简要介绍一下jieba中涉及的算法。 一、结巴分词特点 1)三种分词模式 精确模式:试图将句子最精确的切开,适合文本分析(cut_all=False),默认是精确模式。 全模式:把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来,速度非常快,但是不能解决歧义(cut_all=True)。 搜索引擎模...
NLP(十六) DL在NLP中的应用 深度学习中的核心主题是卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN) 卷积神经网络 CNN用于图像处理 卷积: 原始图像 5×5 滤波器 3×3 滤波器以步长大于小于1,到处平移,并与原始图像里的3×3做乘积运算,得到卷积特征/激活映射(activation map)。
NLP、ML/DL等基础概念 机器学习(MachineLearning)简称ML。机器学习属于人工智能的一个分支,也是人工智能的和核心。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动”学习“的算法,利用计算机从数据中找出规律,从而应用于对不确定场景的决策,最终让数据变现。
简单有效!在CV/NLP/DL领域中,有哪些修改一行代码或者几行代码提升性能的算法?... 圈圈 1. relu:用极简的方式实现非线性激活,还缓解了梯度消失 x = max(x, 0) 1. 2. normalization:提高网络训练稳定性 x = (x - x.mean()) / x.std() 1....
Coupled Deep Learning for Heterogeneous Face Recognition 不同模态(例如近红外 NIR 和可见光 VIS)采集的人脸照片的匹配问题被称为异构人脸匹配(Heterogeneous face matching,HFM)问题。不同模态的数据之间具有互补性,例如 NIR 数据受光照影响小,网络上有大量的 VIS 数据等。不同模态的数据之间差异较大,并且缺失足够...
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百度Easy DLNLP技术方向重大升级 简述:腾佑AI人工智能给大家分享百度EasyDL经典版与专业版在NLP技术方向上的重大升级,下面我们来看具体内容 腾佑AI人工智能给大家分享百度EasyDL经典版与专业版在NLP技术方向上的重大升级,下面我们来看具体内容 1、经典版和专业版上线文本分类多标签的定制化模型...