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nlp技術(shù)

基于#2和#3，我們會(huì)在測(cè)試集上做測(cè)試，并報(bào)告測(cè)試集上的準(zhǔn)確率；只提供了#1和#2的隊(duì)伍，驗(yàn)證集上的成績依然可以被顯示出來，但會(huì)被標(biāo)記為未驗(yàn)證。

2019-02-14 標(biāo)簽：自然語言處理 nlp 15.5萬 0

NLP的介紹和如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行NLP以及三種NLP技術(shù)的詳細(xì)介紹

本文用簡潔易懂的語言，講述了自然語言處理（NLP）的前世今生。從什么是NLP到為什么要學(xué)習(xí)NLP，再到如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行NLP，值得一讀。這是該系列的...

2018-06-10 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器翻譯 NLP 7.7萬 0

一個(gè)給NLP領(lǐng)域帶來革新的預(yù)訓(xùn)練語言大模型Bert

之前的文章和大家詳細(xì)的介紹了靜態(tài)的詞向量表示word2vec理論加實(shí)戰(zhàn)，但是word2vec存在一個(gè)很大的問題，由于是靜態(tài)詞向量所以無法表示一詞多義，對(duì)...

2023-02-28 標(biāo)簽：GPT ELMOS Transformer 7.0萬 0

命名實(shí)體識(shí)別(NER)是自然語言處理(NLP)中的基本任務(wù)之一

LSTM網(wǎng)絡(luò)是整體思路同樣是先對(duì)給定的訓(xùn)練樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)，確定模型中的參數(shù)，再利用該模型對(duì)測(cè)試樣本進(jìn)行預(yù)測(cè)得到最后的輸出。由于測(cè)試輸出的準(zhǔn)確性現(xiàn)階段達(dá)不到...

2018-04-18 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)自然語言 NLP 6.0萬 0

介紹Word2Vec和Glove這兩種最流行的詞嵌入方法背后的直覺

對(duì)于IDF而言，長文檔包含的單詞更多，因此更容易出現(xiàn)各種單詞。因此，IDF相等的情況下，經(jīng)常出現(xiàn)在短文檔中的單詞，信息量比經(jīng)常出現(xiàn)在長文檔中的單詞要高。...

2018-06-25 標(biāo)簽：向量 NLP 5.9萬 0

AI開發(fā)平臺(tái)Vitis AI 2.5讓AI加速體驗(yàn)更上一層樓 Vitis AI新功能概述

Vitis AI 2.5 的模型庫增加了廣受歡迎的NLP及更多 CNN 模型，例如 Bert-base，Vision Transformer、端到端 O...

2022-07-14 標(biāo)簽：AI cnn nlp 3.7萬 0

一文詳解Transformer神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

Transformer模型在強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域的應(yīng)用主要是應(yīng)用于策略學(xué)習(xí)和值函數(shù)近似。強(qiáng)化學(xué)習(xí)是指讓機(jī)器在與環(huán)境互動(dòng)的過程中，通過試錯(cuò)來學(xué)習(xí)最優(yōu)的行為策略。

2024-02-20 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI Transformer 1.6萬 0

BERT的官方代碼終于來了

預(yù)訓(xùn)練（Pre-training）的成本是相當(dāng)昂貴的（需要4到16個(gè)Cloud TPU訓(xùn)練4天），但是對(duì)于每種語言來說都只需訓(xùn)練一次（目前的模型僅限英語...

2018-11-05 標(biāo)簽：谷歌代碼 NLP 1.3萬 0

GAN新手必讀：如何將將GAN應(yīng)用于NLP（論文筆記）

GAN 自從被提出以來，就廣受大家的關(guān)注，尤其是在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域引起了很大的反響。“深度解讀：GAN模型及其在2016年度的進(jìn)展”［1］一文對(duì)過去一年G...

2017-11-22 標(biāo)簽：gan nlp 1.2萬 0

為何說Bert是近年來NLP重大進(jìn)展的集大成者？

這么做有幾個(gè)好處，首先，如果手頭任務(wù) C 的訓(xùn)練集合數(shù)據(jù)量較少的話，現(xiàn)階段的好用的 CNN 比如 Resnet/Densenet/Inception 等...

2018-11-21 標(biāo)簽：圖像神經(jīng)元 NLP 1.1萬 0

專家解讀GPT 2.0 VS BERT!GPT 2.0到底做了什么

在談GPT 2.0之前，先回顧下它哥GPT 1.0，這個(gè)之前我在介紹Bert模型的時(shí)候介紹過，過程參考上圖，簡述如下：GPT 1.0采取預(yù)訓(xùn)練+Fine...

2019-02-18 標(biāo)簽：語言模型 GPT nlp 1.0萬 0

谷歌BERT模型的主體結(jié)構(gòu)和創(chuàng)新點(diǎn)介紹雙向語言模型的引入

通俗地說就是在輸入一句話的時(shí)候，隨機(jī)地選一些要預(yù)測(cè)的詞，然后用一個(gè)特殊的符號(hào)來代替它們。盡管模型最終還是會(huì)看到所有位置上的輸入信息，但由于需要預(yù)測(cè)的詞已...

2018-10-21 標(biāo)簽：谷歌深度學(xué)習(xí)nlp 9349 0

改進(jìn)版BERT——SpanBERT，通過表示和預(yù)測(cè)分詞提升預(yù)訓(xùn)練效果！

在本文中，作者提出了一個(gè)新的分詞級(jí)別的預(yù)訓(xùn)練方法 SpanBERT ，其在現(xiàn)有任務(wù)中的表現(xiàn)優(yōu)于 BERT ，并在問答、指代消解等分詞選擇任務(wù)中取得了較大...

2019-08-02 標(biāo)簽：編碼器模型 nlp 8917 0

自然語言處理研究的基本問題及發(fā)展趨勢(shì)

自然語言處理（NLP）是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域與人工智能領(lǐng)域中的一個(gè)重要方向。它研究能實(shí)現(xiàn)人與計(jì)算機(jī)之間用自然語言進(jìn)行有效通信的各種理論和方法。隨著深度學(xué)習(xí)在圖...

2018-09-21 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)NLP 8645 0

LangChain簡介

對(duì) ChatGPT 等應(yīng)用著迷？想試驗(yàn)他們背后的模型嗎？甚至開源/免費(fèi)模型？不要再觀望……LangChain 是必經(jīng)之路……

2023-05-22 標(biāo)簽：機(jī)器人 nlp ChatGPT 8597 0

了解BERT原理、技術(shù)、實(shí)踐，只需3分鐘

它基于谷歌2017年發(fā)布的Transformer架構(gòu)，通常的Transformer使用一組編碼器和解碼器網(wǎng)絡(luò)，而BERT只需要一個(gè)額外的輸出層，對(duì)預(yù)訓(xùn)練...

2019-03-01 標(biāo)簽：編碼器自然語言 nlp 8497 0

自然語言處理（NLP）的優(yōu)勢(shì)、現(xiàn)狀以及其適用范圍

自然語言處理（NLP）在語音和文本方面的改進(jìn)將助力主流技術(shù)的發(fā)展。例如以人類自然發(fā)音朗讀電子郵件時(shí)，如果用戶對(duì)電子表格中的數(shù)據(jù)提出質(zhì)疑，Excel會(huì)自動(dòng)...

2020-09-03 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)自然語言處理 NLP 8187 0

GPT2.0究竟是做什么的？有哪些優(yōu)勢(shì)和不足？未來發(fā)展趨勢(shì)如何？

在談GPT 2.0之前，先回顧下它哥GPT 1.0，這個(gè)之前我在介紹Bert模型的時(shí)候介紹過，過程參考上圖，簡述如下：GPT 1.0采取預(yù)訓(xùn)練+Fine...

2019-02-18 標(biāo)簽：語言模型 GPT nlp 8041 0

遷移學(xué)習(xí)與模型預(yù)訓(xùn)練：何去何從

把我們當(dāng)前要處理的NLP任務(wù)叫做T（T稱為目標(biāo)任務(wù)），遷移學(xué)習(xí)技術(shù)做的事是利用另一個(gè)任務(wù)S（S稱為源任務(wù)）來提升任務(wù)T的效果，也即把S的信息遷移到T中。...

2019-07-18 標(biāo)簽：模型 nlp 遷移學(xué)習(xí) 7949 0

Github上Star過千的PyTorch NLP相關(guān)項(xiàng)目都在這兒了！

OpenNMT 全稱是Open Source Neural Machine Translation in PyTorch (PyTorch 開源神經(jīng)翻譯...

2018-07-11 標(biāo)簽：人工智能 Github NLP 7337 0

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電子發(fā)燒友網(wǎng)于2006年10月成立，是一個(gè)以電子技術(shù)知識(shí)為核心，以工程師為主導(dǎo)的平臺(tái)。致立于為中國電子工程師的電子產(chǎn)品設(shè)計(jì)等做出最大貢獻(xiàn)，促進(jìn)中國電子科技的穩(wěn)步發(fā)展。
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　Vcc和Vdd是器件的電源端。Vcc是雙極器件的正，Vdd多半是單極器件的正。下標(biāo)可以理解為NPN晶體管的集電極C，和PMOS or NMOS場(chǎng)效應(yīng)管的漏極D。同樣你可在電路圖中看見Vee和Vss，含義一樣。因?yàn)橹髁餍酒Y(jié)構(gòu)是硅NPN所以Vcc通常是正。如果用PNP結(jié)構(gòu)Vcc就為負(fù)了。建議選用芯片時(shí)一定要看清電氣參數(shù)
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擬訂科創(chuàng)板股票上市審核規(guī)則、科創(chuàng)板上市公司并購重組審核規(guī)則、上市委員會(huì)及科技創(chuàng)新咨詢委員會(huì)相關(guān)規(guī)則；負(fù)責(zé)科創(chuàng)板股票發(fā)行上市審核和科創(chuàng)板上市公司并購重組審核工作，擬訂審核標(biāo)準(zhǔn)、審核程序等；對(duì)發(fā)行人、科創(chuàng)板上市公司及中介機(jī)構(gòu)進(jìn)行自律監(jiān)管等。

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