NLP的巨人肩膀

最新推荐文章于 2024-11-14 21:36:03 发布
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本文探讨了自然语言处理（NLP）领域的先驱工作，分析了其对现代NLP技术的影响，包括词法分析、分词、句法分析、语义分析等核心概念，以及文本分类、情感分析、机器翻译等应用。
AI大白话（四）：自然语言处理——AI是如何理解和生成人类语言的？
Code_流苏：在代码中寻诗意，在实践中觅真知
03-20 1520
在了解了AI、机器学习、深度学习后，我们来了解一下NLP，自然语言处理，AI大白话（四）：自然语言处理——AI是如何理解和生成人类语言的？
从零开始大模型开发与微调：站在巨人肩膀上的预训练模型BERT
AI天才研究院
05-26 370
1. 背景介绍 自从2018年BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）问世以来，它在自然语言处理领域的性能取得了显著的进展。BERT在多种任务上的表现超越了许多经典的模型，如LSTM和GRU等。它的成功也引发了大量研究和实践的关注。那么，如何从零开始开发和微调一个BER
【转】NLP 的巨人肩膀(中)
junjie20082008的博客
04-08 503
3. 梯子的一级半 除了在word级别的embedding方法上有大量模型和算法的涌现，同样地，在char级别、句子级别和段落级别同样有大量模型提出。 word2vec开源随后的第一年，也就是在2014年，还是Mikolov，在他和另一位作者合作的一篇论文《Distributed Representations of Sentences and Documents》中，提出了可以借鉴word2...
深度长文：NLP的巨人肩膀（上）
Paper weekly
12-10 2227
我们都知道，牛顿说过一句名言"If I have seen further, it is by standing on the shoulders of giants"....
NLP 的巨人肩膀（下）：从 CoVe 到 BERT
枝寒不栖
08-18 1799
转载文章，感谢机器之心作者，帮作者引流。 戈多会来吗？ 在前文深度长文：NLP的巨人肩膀（上）中，我们介绍了好几种获取句子表征的方法，然而值得注意的是，我们并不是只对如何获取更好的句子表征感兴趣。 其实更有趣的是，这些方法在评估他们各自模型性能的时候所采取的方法，回过头去进行梳理，我们发现，无论是稍早些的InferSent，还是 2018 年提出的Quick-thoughts和Multi-task Learning获取通用句子表征的方法，他们无一例外都使用了同一种思路：将得到的句子...
深度长文 | 详细归纳NLP领域中的巨人肩膀
THU数据派
12-21 725
来源：PaperWeekly本文约13600字，建议阅读10+分钟。本文为你分析当下NLP 当中可能的“巨人肩膀”在哪里，有哪些已经造好的“梯子”可供攀登。[ 导读 ]我...
人工智能深度学习之自然语言处理必备神器huggingface,nlp,rnn,word2vec,bert,gpt
weixin_58351028的博客
11-14 713
1>首先指定各个训练参数(打印训练结果，保存模型路径等等)，指定训练与预测数据集，mask后的内容(例上面的data_collator)，指定用那个模型训练(本例直接用大佬提供的就行)，然后把5个值传入到transformers的Trainer方法中。生成的模型代表就是openai的gpt了。2>按epoch次训练调了train_epoch方法，例先定义如下变量，指定忽略的index，记录整个epoch的loss的总和，每个epoch中预测正确的word数量，每个epoch中预测的word总数量等等。
机器学习、计算机视觉 CV、自然语言处理 NLP、强化学习 RL 及 SLAM 领域高质量论文汇总
08-21
机器学习、计算机视觉、自然语言处理、强化学习和SLAM技术是当前人工智能领域的前沿和热点方向，这些技术不仅推动了科技的进步，还深刻地影响了社会的各个层面。机器学习是使计算机系统能够从数据中学习并改进特定...
NLP的巨人肩膀[转]
stu_mac的博客
10-24 7408
转：NLP的巨人肩膀：https://zhuanlan.zhihu.com/p/50443871 我们都知道，牛顿说过一句名言 If I have seen further, it is by standing on the shoulders of giants. 无可否认，牛顿取得了无与匹敌的成就，人类历史上最伟大的科学家之一，但同样无可否认的是，牛顿确实吸收了大量前人的研究成果，诸如哥白尼、伽利略和开普勒等人，正因如此，联合国为了纪念伽利略首次将望远镜用作天文观测四百周年，2009年的时候，通过了”
【转】NLP的巨人肩膀（上）
junjie20082008的博客
04-08 457
我们都知道，牛顿说过一句名言 If I have seen further, it is by standing on the shoulders of giants. 无可否认，牛顿取得了无与匹敌的成就，人类历史上最伟大的科学家之一，但同样无可否认的是，牛顿确实吸收了大量前人的研究成果，诸如哥白尼、伽利略和开普勒等人，正因如此，联合国为了纪念伽利略首次将望远镜用作天文观测四百周年，200...
NLP的巨人肩膀-BERT
studyvcmfc的专栏
08-26 215
https://zhuanlan.zhihu.com/p/50443871
ACM-ICPC/CCPC/XCPC算法竞赛资料kmeans聚类
12-18
ACM-ICPC/CCPC/XCPC算法竞赛资料kmeans聚类
【CAOA三维路径规划】基于matlab鳄鱼伏击算法CAOA多无人机协同集群避障路径规划（目标函数：最低成本：路径、高度、威胁、转角）（Matlab代码实现）
最新发布
12-18
【CAOA三维路径规划】基于matlab鳄鱼伏击算法CAOA多无人机协同集群避障路径规划（目标函数：最低成本：路径、高度、威胁、转角）（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于Matlab的鳄鱼伏击算法（CAOA）在多无人机协同集群三维路径规划中的应用，重点解决动态环境下的避障问题。该方法以最低成本为目标函数，综合考虑路径长度、飞行高度、威胁等级和转弯角度等因素，通过优化算法实现无人机集群的安全、高效路径规划。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于科研人员复现与改进，适用于复杂环境下的无人机协同任务。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事无人机路径规划、智能优化算法或协同控制研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机在复杂三维环境中的协同避障路径规划；②验证和改进鳄鱼伏击算法（CAOA）在实际路径规划中的性能；③实现以最低综合成本为目标的智能路径优化，提升无人机集群的任务执行效率与安全性。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解目标函数构建、约束条件处理及算法迭代过程，同时可尝试将算法扩展至更多动态障碍物或更大规模无人机集群场景中进行测试与优化。
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习（Matlab代码实现）
12-18
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于径向基函数神经网络（RBFNN）的自适应滑模控制方法，并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性，用于解决复杂系统的控制问题，尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程，并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外，文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用，涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域，展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群：具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员，特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员； 使用场景及目标：①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法；②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中，提升控制精度与鲁棒性； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践，深入理解算法实现细节，同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路，注重理论分析与仿真验证相结合。
STM32F407-RT-Thread-CAN工程代码
12-18
STM32F407芯片，开发环境：RT-Thread Stdio开发环境，使用内部drv_can实现can功能，官方的drv_can.c文件中对于stm32f407的位时序配置错误，已修改位时序，但是800k的CAN速率，由于CAN时钟为42M的原因，无法整除(42/0.8=52.5)，导致800k的速率无法使用.
安卓应用源码Android闹钟源码
12-18
安卓应用源码Android 闹钟源码
CCL 2019自然语言处理前沿技术综述
根据您提供的文件信息，以下是针对文件中提及的各自然语言处理（NLP）领域的详细知识点。...通过学习这些最新的研究成果，相关人员可以站在巨人的肩膀上，更好地推动自然语言处理技术的发展，并应用于各种实际问题中。
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