1.什么是NLP 2.NLP领域的挑战(1)同一个意思有多种表达方式(2)一词多义(Ambiguity)解决一词多义的问题方法：从数据中学习(结合上下文Context) 3.机器翻译系统的案例 上图的意思：根据表中的12对翻译结果，翻译所给出的一句话。做法：给定语料库，在语料库中做统计，进行匹配(基于统计学)。缺点：<1>慢 <2>
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2023-07-25 23:44:30
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NLP介绍自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其
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2023-11-03 09:10:47
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文章目录一. 计算机视觉（CV）1.BigGAN的发布2. Fast.ai的模型18分钟内在ImageNet上被训练3.vid2vid技术5. styleGAN6.autoML2019趋势展望二. 自然语言处理（NLP）1.UL
原创
2022-05-26 01:05:50
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# 探索NLP与CV代码量比较的实现步骤
在软件开发的过程中，研究如何比较不同领域的代码量是一个有趣且实用的任务。本篇文章将指导你如何在NLP（自然语言处理）与CV（计算机视觉）领域中比较代码量，帮助你理解每个步骤的必要性，以及如何使用代码实现这一目标。
## 流程概述
以下是实现比较NLP与CV代码量的步骤：
| 步骤 | 描述 |
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kaiming的MAE和年初的CLIP可能是今年CV领域唯二的重磅文章，有预感MAE会成为CV领域和BERT地位相当的一篇文章。从BERT和MAE的形态上来说，都引入了mask机制来做无监督预训练，但是又因为vision和language两种模态上本质的不同，导致mask的设计上和整体框架上有所区别。从NLP的Transformer到BERT，然后到CV的ViT、BEiT，CV领域的无监督预训练经
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2024-06-08 13:35:22
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CV和NLP领域的Transformer原理和实践在2017年，Transformer模型由论文《Attention is all you need》提出，最开始被应用于机器翻译任务上并取得了很好的效果。它摒弃了传统LSTM的串行结构，使用了基于Self Attention的模型结构，具有更好的并行计算能力，这使得它在大规模数据模型训练方面更有优势。后来基于Transformer结构的模型大放异彩
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2023-11-18 21:52:02
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# 自然语言处理与计算机视觉的结合
在当今迅速发展的人工智能领域，自然语言处理（NLP）与计算机视觉（CV）的结合越来越受到关注。这两种技术各自都有着丰富的应用场景，而它们的结合能够产生更强大的功能，使得机器能够更好地理解和处理多模态数据。
## 什么是自然语言处理？
自然语言处理是让计算机能够理解、解释和响应人类语言的技术。它主要用于文本数据的分析和处理，包括情感分析、机器翻译和语音识别等
1.加载lib/头文件分两种方法：(1)适用于当前项目1 第一步：项目->属性->C/C++->常规->附加包含目录(浏览.h文件的路径) 添加包含文件
2 第二步：项目->属性->C/C++->链接器->输入->附加依赖项(写入lib的名称) 添加库文件
3 项目->属性->C/C++->链接器->输入-&
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2024-07-01 08:06:08
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1. 大模型的技术趋势本节我们将分析“大模型现象”在语言模型以外的领域的进展情况，主要包括计算机视觉领域和多模态（语言+图像）领域。计算机视觉（Computer Vision，CV）领域和NLP一样，也是本轮深度学习科技热潮中被极大颠覆了的研究领域，2012年被提出的近代深度学习的开山之作AlexNet便是CV领域中的深度卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CN
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2024-05-24 21:30:56
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时时刻刻保持一颗不断学习的心，要做一个有心人！人工智能行业涉及到的英文缩写颇多，现总结如下。会不断保持更新，敬请各位小伙伴们关注~谢谢大家！前方高能！！！人工智能常用英文缩写 一、科普篇：NLP：Natural Language Processing，自然语言处理；CV：Computer Vision，计算机视觉；BI：Business Intelligence，商业智能；RS：Reco
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2023-07-04 21:57:00
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自然语言处理专家elvis在medium博客上发表了关于NLP在2019年的亮点总结。对于自然语言处理（NLP）领域而言，2019年是令人印象深刻的一年。在这篇博客文章中，我想重点介绍一些我在2019年遇到的与机器学习和NLP相关的最重要的故事。我将主要关注NLP，但我还将重点介绍一些与AI相关的有趣故事。标题没有特别的顺序。故事可能包括论文，工程工作，年度报告，教育资源的发布等。论文刊物ML /
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2023-11-17 17:06:53
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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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该篇文章右谷歌大脑团队在17年提出，目的是解决对于NLP中使用RNN不能并行计算（详情参考《【译】理解LSTM（通俗易懂版）》），从而导致算法效率低的问题。该篇文章中的模型就是近几年大家到处可以听到的Transformer模型。一、算法介绍前的说明由于该文章提出是解决NLP（Nature Language Processing）中的任务，例如文章实验是在翻译任务上做的。为了CV同学更好的理解，先简
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2023-12-29 22:00:56
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主要分支介绍通讯、感知与行动是现代人工智能的三个关键能力，在这里我们将根据这些能力/应用对这三个技术领域进行介绍：计算机视觉(CV)、自然语言处理(NLP)在 NLP 领域中，将覆盖文本挖掘/分类、机器翻译和语音识别。机器人 分支一：计算机视觉计算机视觉(CV)是指机器感知环境的能力。这一技术类别中的经典任务有图像形成、图像处理、图像提取和图像的三维推理。物体检测和人脸识别是其比较成功的
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2023-07-30 22:44:55
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一句话简介：2018年发掘的自回归模型，采用预训练和下游微调方式处理NLP任务；解决动态语义问题，word embedding 送入单向transformer中。一、GPT简介 1.1 背景 目前大多数深度学习方法依靠大量的人工标注信息，这限制了在很多领域的应用。此外，即使在可获得相当大的监督语料情况下，以无监督学习的方式学到的表示也可以提供显着的性能提升。到目前为止，最引人注目的证据是广泛使用预
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2023-11-22 18:16:20
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论文题目：Forward and Backward Information Retention for Accurate Binary Neural Networks文献地址：https://arxiv.org/abs/1909.10788源码地址： https://github.com/htqin/IR-NetIR-Net应用中的效果 作者使用了两个基准数据集：CIFAR-10和ImageNe
【2022全国科技周】情感计算科普讲座：CV语义个性化，NLP多模态，Voice语音，人脸情绪，脑电情感 提示：不知道有没有回放CSIG情感计算与理解专委会于5月27日上午9点举办“情感计算”科普讲座，欢迎大家和自己的研究生参加，会议和直播的链接如下： 直播时间：2022年05月27日9:00 - 12:00 直播地址：腾讯会议号：652-756-332 文章目录【2022全国科技周】情感计算科普
B：Bi-predictive（双向预测，即B帧或B条带，B条带中的CU可以采用帧内或帧间预测编码，每个预测块采用双向预测方式进行预测，B条带编码时同时使用参考图像列表0和参考图像列表1）AMVP 即先进运动矢量预测AMP 不对称分割
WPP 波前编码
SEI 图像增强提高信息
NAL单元的前两个字节是头部（第一个字节总是0，接着是NAL类型，然后是layer标志，最后是
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2023-12-01 12:08:19
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【论文速递】CVPR 2020 - CLIP-Event：用事件结构连接文本和图像【论文原文】：Li, Manling and Xu, Ruochen and Wang, Shuohang and Zhou, Luowei and Lin, Xudong and Zhu, Chenguang and Zeng, Michael and Ji, Heng and Chang, Shih-Fu【作者信
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2024-01-30 08:53:08
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在当今的技术领域，计算机视觉（CV）与自然语言处理（NLP）技术融合的需求日益增加。企业希望通过将图像信息与文本数据结合，获取更全面的洞察，进而提升用户体验和决策效率。然而，在实现这一目标的过程中，存在诸多挑战，例如数据预处理、模型选择和调试等。本文将分享我在处理CV与NLP结合问题中的经验，包括参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南和生态扩展等方面的深入分析。
## 背景定位
结合CV和NL
