一区二区三区三上|欧美在线视频五区|国产午夜无码在线观看视频|亚洲国产裸体网站|无码成年人影视|亚洲AV亚洲AV|成人开心激情五月|欧美性爱内射视频|超碰人人干人人上|一区二区无码三区亚洲人区久久精品

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認識你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

深度學(xué)習(xí)自然語言處理

文章:837 被閱讀:242.7w 粉絲數(shù):45 關(guān)注數(shù):0 點贊數(shù):5

廣告

模型評估、模型選擇和算法選擇技術(shù)的正確使用

機器學(xué)習(xí)已經(jīng)成為我們生活的中心,無論是作為消費者、客戶、研究者還是從業(yè)人員。無論將預(yù)測建模技術(shù)應(yīng)用到....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 09-22 14:15 ?1238次閱讀

如何通過多模態(tài)對比學(xué)習(xí)增強句子特征學(xué)習(xí)

視覺作為人類感知體驗的核心部分,已被證明在建立語言模型和提高各種NLP任務(wù)的性能方面是有效的。作者認....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 09-21 10:06 ?1733次閱讀

Taskflow API之三大特性

文檔級輸入:支持文檔級輸入,解決預(yù)訓(xùn)練模型對輸入文本的長度限制問題,大大節(jié)省用戶輸入長文本時的代碼開....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 09-20 16:36 ?2181次閱讀

如何統(tǒng)一各種信息抽取任務(wù)的輸入和輸出

信息抽取任務(wù)包括命名實體識別(NER)、關(guān)系抽?。≧E)、事件抽?。‥E)等各種各樣的任務(wù)。
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 09-20 15:25 ?1615次閱讀

深度學(xué)習(xí)與經(jīng)典統(tǒng)計學(xué)的差異

深度學(xué)習(xí)和簡單的統(tǒng)計學(xué)是一回事嗎?很多人可能都有這個疑問,畢竟二者連術(shù)語都有很多相似的地方。在這篇文....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 09-20 15:18 ?1453次閱讀

視覺語言導(dǎo)航領(lǐng)域任務(wù)、方法和未來方向的綜述

視覺語言導(dǎo)航(VLN)是一個新興的研究領(lǐng)域,旨在構(gòu)建一種可以用自然語言與人類交流并在真實的3D環(huán)境中....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 09-20 14:30 ?5616次閱讀

一種簡單而有效的轉(zhuǎn)換方法來降低預(yù)測情感標簽的難度

面向目標的多模態(tài)情感分類(TMSC)是方面級情感分析的一個新的子任務(wù),旨在預(yù)測一對句子和圖片中提到的....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 09-20 12:04 ?1482次閱讀

基于谷歌中長尾item或user預(yù)測效果的遷移學(xué)習(xí)框架

文中提出的遷移學(xué)習(xí)框架主要包括model-level transfer和item-level tra....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 09-19 11:18 ?1461次閱讀

預(yù)訓(xùn)練模型在搜索中使用的思路和方案

當然了,和往常的文章一樣,我不會復(fù)述這一篇文章,而是聊聊里面的一些關(guān)鍵點和一些有意思的內(nèi)容,拿出來和....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 09-19 11:14 ?1319次閱讀

自然語言處理(NLP)領(lǐng)域的高效方法

訓(xùn)練越來越大的深度學(xué)習(xí)模型已經(jīng)成為過去十年的一個新興趨勢。如下圖所示,模型參數(shù)量的不斷增加讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 09-19 09:19 ?1606次閱讀

幾種常用的NLP數(shù)據(jù)增強方法

因為直接對原是文本進行數(shù)據(jù)增強,很難保證維持原始的文本語義,因此可以通過在語義空間上進行隱式數(shù)據(jù)增強....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 09-15 14:54 ?2136次閱讀

深度解析YOLOv7的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

最近,Scaled-YOLOv4的作者(也是后來的YOLOR的作者)和YOLOv4的作者AB大佬再次....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 09-14 11:16 ?8144次閱讀

為什么深度學(xué)習(xí)模型經(jīng)常出現(xiàn)預(yù)測概率和真實情況差異大的問題?

文中對比了簡單模型LeNet和現(xiàn)代模型ResNet的校準情況,LeNet的輸出結(jié)果校準性很好,而Re....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 09-09 17:11 ?9355次閱讀

深度學(xué)習(xí)刷SOTA的一堆trick

對抗訓(xùn)練就是在輸入的層次增加擾動,根據(jù)擾動產(chǎn)生的樣本,來做一次反向傳播。以FGM為例,在NLP上,擾....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 09-07 15:13 ?1200次閱讀

刷SOTA一般通用的trick

像優(yōu)秀的優(yōu)化器,學(xué)習(xí)率調(diào)度方法,數(shù)據(jù)增強,dropout,初始化,BN,LN,確實是調(diào)參大師的寶貴經(jīng)....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 09-07 15:10 ?783次閱讀

用于多模態(tài)命名實體識別的通用匹配對齊框架

該模塊通過注意力機制建立起文本和圖像之間的關(guān)系,使用文本token序列表示 作為Query,使用圖....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 09-06 16:17 ?1257次閱讀

介紹一種通用匹配對齊框架MAF

多模態(tài)命名實體識別在傳統(tǒng)的命名實體識別基礎(chǔ)上額外引入了圖像,可以為文本補充語義信息來進行消岐,近些年....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 09-06 16:16 ?1411次閱讀

對預(yù)訓(xùn)練模型在召回與排序部分的應(yīng)用做一個總結(jié)

搜索任務(wù)就是給定一個query或者QA中的question,去大規(guī)模的文檔庫中找到相似度較高的文檔,....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 09-06 10:17 ?1612次閱讀

解決長尾和冷啟動問題的基本方法

長尾問題的難點主要體現(xiàn)在以下2點。首先,長尾實體的樣本量太少,模型很難學(xué)習(xí)這部分樣本的規(guī)律,例如用戶....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 09-05 14:25 ?3989次閱讀

一窺AMR圖譜在自然語言處理中的應(yīng)用

TreeBank 作為自然語言語法的結(jié)構(gòu)化表示可謂廣為人知,其實在語義層面也有一種類似的結(jié)構(gòu)化方法—....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 09-05 14:22 ?2432次閱讀

AMR圖譜在自然語言處理中的應(yīng)用

AMR 既不會自動從文本中展現(xiàn)出來,也無法自行表達一個句子。因此對于 AMR 而言,最重要的任務(wù)就是....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 09-05 14:22 ?1737次閱讀

一種將知識圖譜與語言模型結(jié)合的具體方式分享

知識嵌入(Knowledge Embedding)將知識圖譜中的關(guān)系和實體嵌入向量空間進行表示。
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 09-05 14:17 ?2018次閱讀

基于知識的對話生成任務(wù)

基于知識的對話生成任務(wù)(Knowledge-Grounded Dialogue Generation....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 09-05 09:54 ?2033次閱讀

預(yù)訓(xùn)練模型技術(shù)在金融事件分析中有何作用

綜合前面介紹的各種事件分析技術(shù)和應(yīng)用場景,一個完整的事件分析框架支持4大能力:搜索某個事,搜索某個主....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 09-02 10:39 ?1279次閱讀

基于圖文多模態(tài)領(lǐng)域典型任務(wù)

圖文多模態(tài)領(lǐng)域典型任務(wù)如img-text retrieval、VQA、captioning、grou....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 09-01 17:14 ?2762次閱讀

基于小樣本增量學(xué)習(xí) NER 的框架

之前的工作(Monaikul 等人,2021)通過對新實體類添加輸出層(AddNER)以及對輸出層進....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 09-01 17:10 ?2950次閱讀

如何在GPU資源受限的情況下訓(xùn)練transformers庫上面的大模型

自BERT出現(xiàn)以來,nlp領(lǐng)域已經(jīng)進入了大模型的時代,大模型雖然效果好,但是畢竟不是人人都有著豐富的....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 08-31 18:16 ?2913次閱讀

半監(jiān)督算法DocRE的新組件

文檔級關(guān)系抽取要同時從多個句子中提取關(guān)系。針對這個任務(wù),本文提出了一個半監(jiān)督算法 DocRE。Doc....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 08-31 15:08 ?1451次閱讀

一篇解決表示學(xué)習(xí)坍塌問題的工作報告

針對表示學(xué)習(xí)中的坍塌問題,提出了VICREG方法,通過variance、invariance、cov....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 08-31 11:12 ?1879次閱讀

Transformer的細節(jié)和效果如何

在文本理解任務(wù)(Natural Language Understanding)上,預(yù)訓(xùn)練模型已經(jīng)取得....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 08-30 10:12 ?1285次閱讀