NLP 与 TensorFlow的区别
自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域中的一项重要技术，它涉及到对人类语言进行理解和处理的任务。而TensorFlow是一种机器学习框架，可以用于实现各种人工智能任务，包括NLP。虽然NLP和TensorFlow都与自然语言处理相关，但它们在概念、应用和实现方式上有着一些区别。
一、概念上的区别
原创
2024-01-28 04:18:07
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Tensorflow基础教程：卷积神经网络（CNN）介绍
卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN)是一种结构类似于人类或动物的 视觉系统 的人工神经网络，包含一个或多个卷积层(Convolutional Layer)、池化层(Pooling Layer)和全连接层(Fully-connected Layer
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2023-08-27 18:28:16
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其实，机器学习跟模式识别，统计学习，数据挖掘，计算机视觉，语音识别，自然语言处理等领域有着很深的联系。从范围上来说，机器学习跟模式识别，统计学习，数据挖掘是类似的，同时，机器学习与其他领域的处理技术的结合，形成了计算机视觉、语音识别、自然语 言处理等交叉学科。因此，一般说数据挖掘时，可以等同于说机器学习。同时，我们平常所说的机器学习应用，应该是通用的，不仅仅局限在结构化数据，还有图 像，音频等应用
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2023-10-26 21:07:24
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自然语言（Natural Language）中有NLP（Natural Language Processing）、NLU（Natural Language Understanding）和NLG（Natural Language Generation），它们的区别是什么呢？ 本文旨在快速涵盖NLP、NLU和NLG之间的异同，并谈论NLP的未来。文章作者是Nahla Davies, 今年6月
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2023-08-21 09:26:10
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作者： Denny Britz翻译：Kaiser当我们听到“卷积神经网络”(CNN，当然，不是特朗普说Fake News那个CNN)，通常会想到计算机视觉。图像分类的重大突破，以及当下大多数计算机视觉系统的核心，都要归功于CNN，从 的自动照片打标签到自动驾驶汽车不外如是。 关于卷积处理图像相关问题，之前已有若干文章，感兴趣的读者可查看：《机器学习有意思！
1.配置开发环境Anaconda(1)打开Anaconda Prompt，将网址替换为清华镜像，这样下载各种依赖会快一些：conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes(2)打开Anaconda
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2024-03-04 12:35:25
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tensorflow1.0和tensorflow2.0的区别主要是1.0用的静态图一般情况1.0已经足够，但是如果要进行深度神经网络的训练，当然还是tensorflow2.*-gpu比较快啦。其中tensorflow有CPU和GPU两个版本(2.0安装方法)，CPU安装比较简单：pip install tensorflow-cpu 一、查看显卡日常CPU足够，想用GPU版本，要有NVID
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2023-07-08 19:24:53
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在当今的深度学习领域，TensorFlow和PyTorch是最受欢迎的两个深度学习框架。它们提供了丰富的功能和强大的工具，被广泛用于各种机器学习任务。本文将对TensorFlow和PyTorch进行全面比较分析，探讨它们在不同方面的优势和劣势。 首先，我们将从框架的易用性和学习曲线入手。TensorFlow和PyTorch在使用上有一些差异，其中TensorFlow使用静态计算图的概念，
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2023-08-07 19:26:39
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前言
PyTorch、TensorFlow都是主流的深度学习框架，今天主要讲解一下如何快速使用pytorch搭建自己的模型。至于为什么选择讲解pytorch，这里我就简单说明一下自己的使用感受（相对TensorFlow来说），也就是pytorch对比TensorFlow有哪些区别。
二者区别
pytorch是一个动态的框架，而TensorFlow
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2024-04-01 00:01:56
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CNN简介CNN是一个神奇的深度学习框架，也是深度学习学科里的一个异类。在被誉为AI寒冬的90年末到2000年初，在大部分学者都弃坑的情况下，CNN的效用却不减反增，感谢Yann LeCun！CNN的架构其实很符合其名，Convolutional Neural Network，CNN在运做的开始运用了卷积（convolution）的概念，外加pooling等方式在多次卷积了图像并形成多个特征图后，
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2024-09-06 00:01:07
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作者：朱磊将弱监督物体定位看作图像与像素特征域间的域自适应任务，北大、字节跳动提出新框架显著增强基于图像级标签的弱监督图像定位性能。物体定位作为计算机视觉的基本问题，可以为场景理解、自动驾驶、智能诊疗等领域提供重要的目标位置信息。然而，物体定位模型的训练依赖于物体目标框或物体掩模等密集标注信息。这些密集标签的获取依赖于对图像中各像素的类别判断，因此极大地增加了标注过程所需的时间及人力。为减轻标注
1、语音交互-示意图1（最简版） 科普：语音交互的过程 A）语音识别（Automatic Speech Recognition），一般简称ASR；是将声音转化为文字的过程，相当于人类的耳朵。B）自然语言处理（Natural Language Processing），一般简称NLP；是理解和处理文字的过程，相当于人类的大脑。上图中，写的是“语义理解”（Semantic understanding，
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2023-10-08 13:03:11
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灵玖软件NLPIR大数据语义智能挖掘平台，针对大数据内容处理的需要，融合了网络精准采集、自然语言理解、文本挖掘和网络搜索的技术，提供了客户端工具、云服务、二次开发接口。
自然语言是人类智慧的结晶，自然语言处理是人工智能中最为困难的问题之一，而对自然语言处理的研究也是充满魅力和挑战的。随着计算机和互联网的广泛应用，计算机可处理的自然语言文本数量空前增长
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2023-09-14 12:48:28
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比如话术、真人语音、线路、要不要办卡、接通率、外显号码等，这些都是行业黑话。 那么哪些是技术黑话？ 1、 ASR (Automatic Speech Recognition)是语音识别技术，是把语音转换为文字的技术，就像人类的耳朵一样。 语音识别系统的性能取决于以下四类因素： 识别词汇表的大小和语音的复杂性； 语音信号的质量； 声音来源的多样性； 硬件的性能。 2、 NLP （Nat
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2024-05-21 17:16:04
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OCR光学字符的识别基本介绍。OCR技术属于自动识别技术的一个分支，自动识别技术包括语音识别，无线电频率，磁条，光学字符识别等。OCR历史。 （1）1870 波兰人P. Nipkow发明了顺序扫描仪。 （2）1950中期，OCR机器开始商业化，开始出现OCR阅读机 （3）之后的发展中OCR技术从智能对特定字母识别，识别的数量有所限制，到之后能够渐渐识别上柜打印字符，到第三代能后识别文件质量较低的字
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2024-01-10 18:06:52
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智能电话机器人公司在介绍电话机器人技术的时候,都会提到三大核心技术:ASR、NLP、TTS,也都会说是公司自主研发的技术. 然后,市场上大多数电话机器人公司的这三大核心技术都不是自己的,都是租用或者免费接入阿里、百度、科大讯飞(002230)的开放版引擎系统. 今天,我们来了解一下智能电话机器人的其中一个技术:自然语言
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2023-11-14 12:04:24
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TensorFlow中的边TensorFlow的边有两种连接关系：数据依赖和控制依赖。其中，实线边表示数据依赖，代表数据，即张量。任意维度的数据统称为张量。在机器学习算法中，张量在数据流图中从前往后流动一遍就完成了一次前向传播（forward propagation），而残差从后向前流动一遍就完成了一次反向传播（backward propagation）。残差指的是实际观察值与训练的估计值之间的差
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2024-08-01 13:29:25
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TensorFlow和PyTorch是两个广泛应用的深度学习框架，它们有以下几点区别：TensorFlow和PyTorch有什么区别？计算图模式：TensorFlow采用静态图模式，即先定义计算图然后再运行。而PyTorch采用动态图模式，即在运行时构建计算图。编程风格：TensorFlow使用静态计算图，因此通常需要先定义计算图，然后再运行。这种方式可以使TensorFlow非常高效，但可能需要
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2023-09-10 20:12:51
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在机器学习领域，Tensorflow和Pytorch是两个非常流行的框架。它们都提供了许多工具和功能来帮助我们实现各种机器学习模型。然而，它们也有一些显著的差异，这些差异可能会影响到您选择哪个框架来实现您的机器学习项目。Tensorflow是一个由Google开发的开源框架，它提供了高度灵活的模型构建工具，允许用户自定义操作和构建复杂的模型。它还支持在多种平台上部署，包括GPU和TPU。Tenso
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2023-09-25 05:26:28
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我们基本了解了YOLOV3网络在进行前向运算的细节，这里具体说明下YOLOV3在预测过程中的流程：输入一张任意大小图片，保持长宽比不变的情况下，缩放至 w 或 h 达到416，再覆盖在416*416的新图上，作为网络的输入。即网络的输入是一张416*416，3通道的RGB图。运行网络。YOLO的CNN网络把图片分成 S*S 个网格（yolov3多尺度预测，输出3层，每层 S *
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2024-02-27 14:51:36
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