【论文阅读笔记】图像语义分割深度学习模型综述（张新明等）文章主要内容：全面综述了图像语义分割算法的常用分类及最新成果，详尽比较了图像语义分割深度学习模型在PASCAL VOC 2012数据集上的四个参数的实际表现性能，对此领域的未来进行展望并提出了相关问题。文章部分摘要 0 引言 图像语义分割是像素级别的密集分类问题，其目标是对图像中的每个像素进行语义信息标注。语义分割广泛应用于自动驾驶、肝癌检测
在过去的几年里，预训练语言模型（Pretrained Language Models）在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的突破。这些模型，尤其是大语言模型，通过在大量无标签文本上进行训练，从而在各种NLP任务中展示出卓越的性能。本文将深入探讨大语言模型的预训练，涉及基本概念原理、神经网络的语言模型、Transformer模型原理详解以及Bert模型原理介绍。一、基本概念原理预训练语言模型基于神
上期我们介绍了六种表示型的深度语义匹配模型，本期将为大家带来六种交互型的深度语义匹配模型。一、前篇回顾上期我们介绍了六种表示型的深度语义匹配模型，表示型的模型更侧重于对表示层的构建，其特点是对将要匹配的两个句子分别进行编码与特征提取，最后进行相似度交互计算。缺点是分别从两个对象单独提取特征，很难捕获匹配中的结构信息。因此可以更早的将两个对象进行交互，获取交互产生的特征，交互型的深度语义匹配模型完美
语言模型（language model， LM）在自然语言处中，尤其是基于统计模型的语音识别、机器翻译、汉语自动分词、句法分析等相关研究中都有广泛的应用。其中最主要采用的是n元语法模型（n-gram），这种模型构建简单、直接，但因为数据缺乏需要采用平滑（smoothing）算法。一个语言模型中，通常构建为字符串s的概率分布p(s)，反映的是字符串s作为一句子出现的概率。对于一个由 l 个基元（基元
导读：随着Bert的发布，预训练 ( pre-train ) 成为NLP领域最为热门的方向之一，大规模的无监督语料加上少量有标注的语料成为了NLP模型的标配。本文将介绍几种常见的语言模型的基本原理和使用方式，以及语言模型在网易严选NLP业务上的实践，包括分类、文本匹配、序列标注、文本生成等。01 前言 文本的表征经历了漫长的发展历程，从最简单经典的bow词袋模型、以LDA为代表的主题模型、以wor
导读：基于学术界和工业界经验，爱奇艺设计和探索出了一套适用于爱奇艺多种业务场景的深度语义表示学习框架。在推荐、搜索、直播等多个业务中的召回、排序、去重、多样性、语义匹配、聚类等场景上线，提高视频推荐的丰富性和多样性，改善用户观看和搜索体验。本文将介绍爱奇艺深度语义表示框架的核心设计思路和实践心得。01背景英国语言学家 J.R.Firth 在1957年曾说过：" You shall know a w
# 从零开始学习机器学习、深度学习和大语言模型
作为一名刚入行的小白，学习机器学习、深度学习和大语言模型的过程可能会让你感到复杂和困惑。本文将引导你逐步掌握这个知识体系，帮助你顺利入门。
## 整体流程
在开始之前，我们先了解一下整个学习的流程。下面是一个简化的表格，展示了学习机器学习和深度学习的主要步骤：
| 步骤 | 描述
作者丨HeptaAI编辑丨极市平台导读还有谁没有看过diffusion的工作，席卷AI圈的diffusion到底是什么？本文作者用尽量通俗的描述向大家解释 diffusion 的来龙去脉。 >>实验室最近人人都在做扩散，从连续到离散，从 CV 到 NLP，基本上都被 diffusion 洗了一遍。但是观察发现，里面的数学基础并不是模型应用的必须。其实大部分的研究者都不需要理解
1. 比赛介绍2. 赛题说明2.1 样例2.2 数据说明3. 数据集介绍3.1 数据介绍3.2 数据样本4. 模型介绍4.1 Bert模型介绍4.1.1 Masked Language Model4.1.2 Next Sentence Prediction4.1.3 模型输入4.2 fine-tuning5. 工作流程5.1 数据预处理5.2 模型训练5.2.1 训练参数说明5.2.2
文章目录什么是语义表示静态词向量动态词向量（上下文词向量）位置编码ERNIE的原理介绍神经网络上的改造辅助任务学习过程ERNIE的应用案例性能不敏感的场景：直接使用ERNIE 的模型蒸馏案例：搜索问答Query识别和QP匹配离线推荐 无监督文本的深度神经网络的出现，nlp领域又火了起来，深度神经网络大大提升了nlp任务的效果。虽然早期的网络也是基于上下文进行的向量建模，但是由于单向信息流的弊端
深度学习中的结构化概率模型结构化概率模型也称为图模型。一，非结构化建模的挑战概率模型可以完成很多任务，例如：估计密度函数去噪缺失值的填补采样对上千甚至上百万的随机变量的分布建模，无论从计算上还是统计意义上来说，都是一个极具挑战性的任务。非结构化建模的主要挑战在于参数的数量是巨大的，这会导致：内存：存储参数的开销太大。统计的高效性：容易过拟合，因为数据量不够，所以需要一些平滑方法。推断的时间太长：例
近些年基于深度学习的NLP技术的重大进展主要包括NNLM(2003)、Word Embedding(2013)、Seq2Seq(2014)、Attention(2015)、Transformer(2017)、GPT(2018)、BERT(2018)、XLNet(2019)、GPT-2(2019)、GPT-3(2020)等，主要预训练模型的大致发展脉络见下图：各种主要预训练模型的特征、抽取特征方
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2022-02-23 11:00:15
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语言模型自然语言处理中最常见的数据是文本数据。我们可以把一段自然语言文本看作一段离散的时间序列。假设一段长度为TTT的文本中的词依次为w1,w2,…,wTw_1, w_2, \ldots, w_Tw1,w2,…,wT，那么在离散的时间序列中：wtw_twt（1≤t≤T1 \leq t \leq T1≤t≤T）可看作在时间步（time step）ttt的输出或标签。给定一个长度为TTT的词的序列w1,w2,…,wTw_1, w_2, \ldots, w_Tw1,w2,…,wT，语言模
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2021-09-13 21:24:36
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深度学习现在非常热，各种会议都要和这个沾点边。百度大脑，谷歌大脑计划搞的都是这个。在一些领域取得了非常不错的效果，如图片识别，语音识别，在安全领域甚至还有识别加密的协议等。如图片，语音领域实验室准确率都超过了90%。
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2021-07-13 16:16:31
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文章目录基本知识统计语言模型n-gram语言模型n-gram语言模型中的平滑技术n-gram 语言模型小结神经网络语言模型(NNLM)NNLM基本原理NNLM总结语言模型评价指标—困惑度 语言模型（language model, LM）在自然语言处理中占有重要的地位，尤其在基于统计模型的语音识别、机器翻译、汉语自动分词和句法分析等相关研究中得到了广泛应用。本文介绍两种语言模型n-gram 语言
1、现状： 深度学习现在非常热，各种会议都要和这个沾点边。百度大脑，谷歌大脑计划搞的都是这个。在一些领域取得
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2021-07-13 16:16:41
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语言模型 一只猴子打字，就算是打到宇宙毁灭，他也打不出莎士比亚的文章。 语言模型的核心是估计联合概率$p(x_1,...,x_t)$,序列模型的核心其实也就是预测整个文本序列出现的概率。 我们使用一个最简单的计数模型来进行建模。 一元只有一个变量，也就是自己，那么就可以认为每个变量都是独立的.. 这 ...
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2021-09-27 15:46:00
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# 实现Python深度学习模型变成C语言
## 前言
作为一名经验丰富的开发者，我理解新手入行时面临的挑战。在这篇文章中，我将详细介绍如何将Python深度学习模型转换为C语言，帮助你更好地理解这个过程。
### 甘特图
```mermaid
gantt
title Python深度学习模型转C语言流程
section 整体流程
训练模型 :
C语言入门介绍C语言简介1.第一个C语言程序2.编辑器3.C代码变成可执行文件的详细过程4.C语言文件类型5.存储空间的单位6.数据类型为什么要对数据进行分类C语言中数据类型7.变量和常量8.格式化输入和输出9.运算符1.自变运算符2. 算术运算符3.关系运算符4.逻辑运算符5.三目运算符6.赋值运算符7.位运算符10.分支语句 C语言简介BCPL->new B->C语言->U
词向量与词嵌入语言模型语言模型通俗的将就是判断一句话是不是正常人说出来的。统计语言模型是所有 NLP的基础，被广泛应用与语音识别、机器翻译、分词、词性标注和信息检索等任务。传统的统计语言模型是表示语言基本单位（一般为句子）的概率分布函数，这个概率分布也是该语言的生成模型。通俗的讲，如果一句话没有在语料库中出现，可以模拟句子的生成的方式，生成句子在语料库中的概率。一般语言模型可以使用各个词语条件概率
