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...
NLP(Natural Language Processing,自然语言处理)是计算机科学领域以及人工智能领域的一个重要的研究方向,它研究用计算机来处理、理解以及运用人类语言(如中文、英文等),达到人与计算机之间进行有效通讯。 神经网络:人工神经网络与神经元组成的异常复杂的网络此大体相似,是个体单元互相连接而成,每个单元有数值量的输入和输出...
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)。 卷积的优势: 1.全连接层代替固定尺寸,减少了神经元的数量 2.滤波器将上一层的像素汇总到下一层 3.反向传播过程中,只需根据反向传播误差更新滤波...
目录背景RNNLSTMGRU总结 关键词:RNN、LSTM、GRU、BPTT 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…
游学者,港中文深圳PhD在读,主营ESG、双碳、电力、NLP14 人赞同了该文章 目录 收起 背景 1 Language models can explain neurons in language models Step 1 :用GPT-4生成解释 Step 2 :使用解释模拟神经元activation Step 3 :打分 结果 2 Explaining black box text modules in natural language with langu...
微软STCA(Software Technology Center at Asia)NLP组热招NLP/Machine learning/Deep learning/后端开发工程师,团队目前已有100+位科学家和工程师,致力于为用户提供更好的搜索、广告、云等服务。 工作地点:苏州、北京 Work Directions -Develop novel NLP techniques for various Microsoft products, including Bing, Feeds...
➋ Exploring Question Understanding and Adaptation in Neural-Network-Based Question Answering 近年来, 随着斯坦福问答数据集(SQuAD)的推出, 机器理解有了长足的进展, 本文在前人工作的基础上, 对问题的表征做了深入的的研究, 获得更优的结果。首先, 本文在前人工作的基础上做了一些小的改动, 并以之做为实验的...
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....
近几年应用DL方法解决NLP问题的热度大增,主要得益于词嵌入以及深度学习方法的成功。 比较常见的NLP典型任务: NER:命名实体识别(Named Entity Recognition,简称NER),又称作“专名识别”,是指识别文本中具有特定意义的实体,主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。
微软STCA(Software Technology Center abosst Asia)NLP组热招NLP/Machine learning/Deep learning/后端开发工程师,团队目前已有100+位科学家和工程师,致力于为用户提供更好的搜索、广告、云等服务。 工作地点:苏州、北京 Work Directions -Develop novel NLP techniques for various Microsoft products, including Bing, ...