可视化分析工具是指能够将数据以图形、图表、地图等形式展示出来,帮助用户更直观、更深入地理解数据的含义和价值的工具。可视化分析工具有多种种类,根据不同的维度可以进行分类。例如,根据功能和用途,可以分为办公类、BI类、编程类、Web类、商业类、其他类等;根据价格和易用性,可以分为免费的、收费的、开源的、闭源的、易学的、难学的等;根据交互性和扩展性,可以分为静态的、动态的、仪表板的、大屏的、可嵌入的、可
导读可视化对于Transformer的模型调试、验证等过程都非常重要,FAIR的研究者开源了一种Transformer可视化新方法,能针对不同类呈现不同且准确的效果。近两年,“Transformer”的热潮从自然语言处理领域席卷至计算机视觉领域。Transformer及其衍生方法不仅是几乎所有NLP基准测试中最先进的方法,还成为了传统计算机视觉任务中的领先工具。在结果公布不久的CVPR2021中,
一.前言CNN作为一个著名的深度学习领域的“黑盒”模型,已经在计算机视觉的诸多领域取得了极大的成功,但是,至今没有人能够“打开”这个“黑盒”,从数学原理上予以解释。这对理论研究者,尤其是数学家来说当然是不可接受的,但换一个角度来说,我们终于创造出了无法完全解释的事物,这也未尝不是一种进步了!当然,虽然无法完全“打开”这个“黑盒”,但是仍然出现了很多探索这个“黑盒”的尝试工作。其中一个工作就是今天我
https://stackoverflow.com/questions/40601552/visualizing-attention-activation-in-tensorflow
转载 2022-07-19 12:13:36
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Tensorflow命名空间与计算图可视化参考文献 强烈推荐Tensorflow实战Google深度学习框架 实验平台: Tensorflow1.4.0 python3.5.0Tensorflow可视化得到的图并不仅是将Tensorflow计算图中的节点和边直接可视化,它会根据每个Tensorflow计算节点的命名空间来整理可视化得到效果图,使得神经网络的整体结构不会被过多的细节所淹没。除了显示T
直观理解与模型整体结构先来看一个翻译的例子“I arrived at the bank after crossing the river” 这里面的bank指的是银行还是河岸呢,这就需要我们联系上下文,当我们看到river之后就应该知道这里bank很大概率指的是河岸。在RNN中我们就需要一步步的顺序处理从bank到river的所有词语,而当它们相距较远时RNN的效果常常较差,且由于其顺序性处理效
转载 2024-07-23 12:58:04
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# NLP特征可视化实现指南 作为一名经验丰富的开发者,我将教会你如何实现NLP特征可视化。在本文中,我将向你展示一个简单的流程来实现这一目标。首先,让我们来看一下整个流程的步骤。 ## 流程步骤 下表列出了实现NLP特征可视化的步骤。 | 步骤 | 动作 | | ---- | ---- | | 步骤1 | 数据收集 | | 步骤2 | 数据预处理 | | 步骤3 | 特征提取 | | 步
原创 2023-10-11 04:13:10
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# 深入了解NLP TensorBoard可视化 近年来,自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)领域的发展迅猛,越来越多的研究者和开发者开始关注NLP模型的调试和优化。TensorBoard是TensorFlow提供的一个强大的可视化工具,可以帮助用户更直观地理解模型的训练过程和性能表现。本文将介绍如何利用TensorBoard来可视化NLP模型的训练过程
原创 2024-05-15 07:34:06
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# 自然语言处理(NLP)中的可视化方法实现指南 在现代自然语言处理(NLP)中,数据的可视化是理解和分析模型效果的重要步骤。无论是为了帮助我们更好地理解数据,还是为了与团队成员分享结果,图形展示都是一种非常有效的方法。本篇文章将为刚入行的小白详细介绍如何实现NLP中的可视化方法。 ## 整个流程 为了让你对可视化有个整体了解,下面是实现过程的简要步骤: | 步骤 | 描述
原创 2024-09-05 03:47:51
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pyltp实现NER以及实体统计人工智能火热,NLP技术也蓬勃发展,今天主要讲述NLP中的一项基础任务NER的实现。首先介绍一下NER(命名实体识别,Named-entity recognition)是NLP的一项子任务,旨在实现从文本中抽取实体,实体一般包括:人名,地名,机构名,数量表达式,时间表达式等。在特定的领域,实体也会有所差异,比如:生物医学,研究实体就可以是药名,病名。目标:实现基础的
本文拓展自NAACL 2019教程“NLP领域的迁移学习”,这个教程是由Matthew Peters、Swabha Swayamdipta、Thomas Wolf和我组织策划的。在这篇文章中,我强调了一些在这个领域中的见解和收获,并根据最近的工作进展更新了一部分资料。整篇文章的结构如下图。图1一、内容简介我们在这篇文章中的对迁移学习的主要定义如图所示,迁移学习是一种从源设置中提取信息并将其应用于不
转载 2024-06-19 06:01:39
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在进行模型训练时,对训练进行可视化可以帮助我们更直观查看模型训练情况,从而更容易发现问题。这篇文章将分享在模型训练过程中用到的可视化方法,本文用到的方法为tensorboard可视化方法。使用tensorboard可视化大致分为3个步骤1、导入tensorboard并创建SummaryWriter实例from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
前言 无疑,数据结构与算法学习最大的难点之一就是如何在脑中形象其抽象的逻辑步骤。而图像在很多时候能够大大帮助我们理解其对应的抽象的东西,而如果这个图像还是我们自己一点点画出来的,那么无疑这个印象是最深刻的了。没错,今天给大家分享的就是算法可视化的网站。Data Structure Visualizations 网站地址为:https://www.cs.usfca.edu/~galles/vis
文章目录1. 章节前言2. Node Embeddings: Encoder and Decoder3. Random Walk Approaches for Node Embeddings4. Embedding Entire Graphs5. 本章总结6. 文中及脚注未提及的其他参考资料 YouTube视频观看地址1 视频观看地址2 视频观看地址31. 章节前言图表示学习graph repr
信息的时代,我们每天通过电视、报纸、广播、邮件等传播途径接受信息,信息的来源多样性、种类多样性满足了我们对日常信息感知的需求。俗话说的好“耳听为虚、眼见为实”,在信息的今天,我们所接受到的信息,大部分都是通过视觉来感受到的,由此可见,信息可视化的重要性。什么是信息可视化?信息可视化未来又有什么发展趋势?下面我将分别进行概括。信息可视化信息可视化是对抽象数据进行直观视觉呈现的研究,抽象数据既包含
# 理解和实现 NLP Attention 机制 自然语言处理(NLP)中的注意力机制是一种非常有效的方法,它使模型能够聚焦于输入的不同部分,从而提高生成的准确性。在本篇文章中,我们将一起学习如何实现 NLP 的注意力机制,涵盖整个流程的步骤与具体代码实现。 ## 流程概述 下面是实现 NLP Attention 的整体步骤: | 步骤 | 描述
原创 9月前
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一、Encoder-Decoder框架 如图是在文本处理领域的Encoder-Decoder框架。Encoder:对输入句子进行编码,通过非线性比变换转化为中间语义表示C Decoder:根据中间语义C和之前的历史信息,生成输出语句 每个yi都是依次产生的。二、Soft Attention模型上图中展示的Encoder-Decoder框架是没有体现出"注意力模型"的,可以看作是注意力不集中的分心模
什么是数据可视化?数据可视化是一个以图像或者图形来展示数据的方法,它有助于人们可视化处理那些困难的概念,以及确认那些仍未被发掘的模式。可视化能将数据以更加直观的方式展现出来项目的情况,使数据更加客观、更具说服力。我们都知道,领导最不喜欢看一堆数据,最喜欢的就是数据可视化,特别是可视化报表,然而想要做可视化图表也不是那么简单的,对于大多数人来说,Excel一直都是做地图可视化的首选,但是Excel并
转载 2024-08-28 20:42:10
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文章目录一、goaccess 日志可视化二、tomcat结合memcache1.配置tomcat,与nginx结合2.nginx配置tomcat负载均衡、加入sticky算法3.结合memcache 一、goaccess 日志可视化它是一款可视化web日志监控工具,它能够为需要动态可视服务器报告的系统管理员提供快速且有价值的 HTTP 统计信息,主要优点:快速、实时、具有美观的页面,几乎支持所有
转载 2024-04-08 18:42:48
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Linux的SSH命令提供了相当强大的远程访问功能。用户可以使用SSH命令快速的访问其他Linux机器,比如计算机集群系统。今天我们就来了解一下SSH,以及如何使用SSH来远程使用服务器上的可视化软件。SSH是什么?SSH(安全外壳 Secure Shell)是一种流行的,功能强大的,基于软件的网络安全方法。每当计算机将数据发送到网络时,SSH都会自动对其进行加密。然后,当数据到达其预
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