DeepSeek 持续出圈,对 DeepSeek 你有哪些评价? 深度学习与NLP 接各种原创及直发合作,商务合作请私信! 来源| 机器之心 著名 AI 研究者和博主 Sebastian Raschka 又双叒叕更新博客了。 这次的主题是《LLM 推理的强化学习现状》。 博客地址:https://magazine.sebastianraschka.com/p/the-state-of-llm-reasoning-mode...
基于深度学习的文本分类和情感分析模型，如卷积神经网络（CNN）结合文本嵌入、循环神经网络（RNN）及其变种...
在Ilya Sutskever 等人 2014 年的研究《Sequence to Sequence Learning with Neural Networks》中,作者提出了一种通用深度 LSTM 编码器-解码器框架,可以实现序列之间的映射。使用一个 LSTM 将源序列编码为定长向量,源序列可以是机器翻译任务中的源语言、问答任务中的问题或对话系统中的待回复信息。然后将该向量作为另...
Deep Learning在NLP领域的发展 三个阶段: Word Embedding Word2Vec GloVe RNN改进和扩展 LSTM/GRU Seq2Seq Attention/Self-Attention Contextual Word Embedding ELMO OpenAI GPT BERT 第一个阶段主要是Word Embedding包括word2vec和glove,可以通过无监督的预料学习到一个比较好的词向量,可以把一个词向量用于下游的任务...
而Deep learning颠覆了这个过程,不需要做特征工程。需要各种各样的特征,比如需要一些长时间依赖的特征,那可以用RNN、LSTM这些,让它有个序列的依赖;可以用局部的特征,用各种各样的N元语法模型,现在可以用CNN来提取局部的文本特征。 深度学习节省的时间是做特征工程的时间,这也是非常看重深度学习的原因: ...
一、DeepNLP的核心关键:语言表示(Representation) 最近有一个新名词:Deep Learning + NLP = DeepNLP。当常规的机器学习Machine Learning升级发展到了一定的阶段后,慢慢的被后起的深度学习Deep Learning夺势而去,并如火如荼地引领了一波新高潮,因为Deep Learning有machinelearning过而不及之处!那当Deep Learning进入自...
I like deep learning. I like NLP. I enjoy flying. 则共现矩阵表示为: 矩阵定义的词向量在一定程度上缓解了 one-hot 向量相似度为 0 的问题,但没有解决数据稀疏性和维度灾难的问题。 本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。 原始发表:2022/03/31 ,如有侵权请联系 cloudcommunity@te...
近日，AI 技术大牛李航博士（已加入今日头条）在《国家科学评论》（National Science Review，NSR）上发表了一篇题为《Deep Learning for Natural Language Processing: Advantages and Challenges》的论文，扼要地探讨了深度学习 NLP 的当前现状与未来机遇。作者认为深度学习可通过与强化学习、推断等技术的结合，进一步扩展 ...
关于深度学习、NLP和计算机视觉的30个顶级Python库 译者：AI研习社（话左）双语原文链接：Top Python Libraries for Deep Learning, Natural Language Processing & Computer Vision 请注意，下面的图示由Gregory Piatetsky绘制，每个库都有其类别，按星标和贡献者对其进行绘制，符号大小则以该库在Github上的提交次数的对数...
本杂谈分为三个部分。此文为第一部分。 第一部分 第二部分 第三部分 第三部分 这一部分仅仅介绍了一个model,就是在CV领域大名鼎鼎的CNN其它课程大多请的外宾过来讲课,讲得都是DL怎样在实际情况下的应用。 CNN Basic CNN CNN顾名思义倦积神经网络这个model叫倦积神经网络是由于它提取features的方式和倦积有些...