模型是真实事物的简单描述。一段描述模型的语言指向的哪一个真实事物。这就是这一段文字的语义（semantic）。在计算机建模中，一个模型具有确定的语义十分重要。 我们知道，人类的自然语言中存在许多二义性语句，只有
零基础入门语义分割-Task5 模型训练与验证一个成熟合格的深度学习训练流程至少具备以下功能：在训练集上进行训练，并在验证集上进行验证；模型可以保存最优的权重，并读取权重；记录下训练集和验证集的精度，便于调参。5 模型训练与验证为此本章将从构建验证集、模型训练和验证、模型保存与加载和模型调参几个部分讲解，在部分小节中将会结合Pytorch代码进行讲解。5.1 学习目标理解验证集的作用，并使用训练集
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2024-08-02 21:16:40
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在前不久落下帷幕的第十六届国际语义评测比赛（The 16th International Workshop on Semantic Evaluation, SemEval 2022）中，哈工大社会计算与信息检索研究中心（HIT-SCIR）与哈工大讯飞联合实验室的联合团队在多语种惯用语识别任务子赛道Subtask A（one-shot）中获得冠军。本期我们将对这个任务的夺冠系统进行简要介绍，更多具体
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2024-07-23 11:20:40
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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
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2023-10-07 18:46:00
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# 机器学习与语义模型的探索
在人工智能领域，机器学习已经成为了一个极其重要的分支。在众多的应用场景中，语义模型的学习和应用显得尤为关键。本文将介绍机器学习中的语义模型，包括其基本概念、应用实例以及如何使用代码实现一个简单的语义模型示例。
## 一、什么是语义模型？
语义模型是用于理解和表示数据及其语义关系的模型。在自然语言处理、图像识别、知识图谱等领域，语义模型可以帮助计算机更好地理解数据
原创
2024-10-11 05:58:25
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一.ElMO背景：Word2vec，glove和fasttext虽然能表示语义和语法信息，但是并不能够区分一词多义网络建构： 两个单向的LSTM进行拼接，把每层拼接的中间结果之和作为输出Q：为啥不用BI-LSTM？避免传播前后向未来要预测的信息 原理与损失函数：前向模型： 后向模型： 目标函数最大化： 词向量的表
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2023-09-20 21:23:35
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SAFNet 基于相似性感知的三维语义分割融合网络论文 Similarity-Aware Fusion Network for 3D Semantic Segmentation IROS 2021全文：https://arxiv.org/pdf/2107.01579.pdf代码github https://github.com/lqzhao/SAFNet摘要论文中，提出了一种相似性感知融合网络 s
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2024-06-05 11:43:23
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目录 1. 学习语言模型 2. 马尔可夫模型和n元语法 3. 自然语言统计 4. 读取长序列数据 4.1 随机采样4.2 顺序分区 1. 学习语言模型 2. 马尔可夫模型和n元语法 3. 自然语言统计import random
import torch
from d2l import torch as d2l
tok
一、前述隐语义模型是近年来推荐系统领域较为热门的话题，它主要是根据隐含特征将
原创
2022-12-30 16:47:49
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语义分析，本文指运用各种机器学习方法，挖掘与学习文本、图片等的深层次概念。wikipedia上的解释：In machine learning, semantic analysis of a corpus is the task of building structures that approximate concepts from a large set of documents(or ima
ELMO
ELMO提出背景：解决一词多义问题。
模型结构：双层双向的LSTM，字符卷积，第一层lstm表示更多的句法特征，第二层lstm表示更多的语义特征
从ELMO开始以后学的语言模型都是预训练语言模型。
预训练模型：
1.预训练阶段：需要大量数据和高配置（一般都是下载别人训练的模型）
2.微调阶段
下游任务
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2023-12-15 10:52:44
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一、图像分割在arcgis中叫做分割栅格，在工具箱里面打开，可以看到基本界面如下；arcgis提供了两种分割方法：按数量和按尺寸分割。二、按数量分割是输入列和行，输出列*行个被分割的图像，同时还要保存原始图像的地理信息和投影信息。原始图像宽除以列得到输出图像的宽，原始图像高除以行得到输出图像的高，如果除不尽则向上取整，所以在边缘部分会有黑边。arcgis分幅方法是：从下往上、从左往右裁剪。本文从上
关于 Halcon 深度学习语义分割的过程，以下是一个详细的记录，涵盖备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、预防措施以及案例分析等多个方面。
## Halcon 深度学习语义分割
在计算机视觉领域，语义分割是一个重要的任务，其中 Halcon 提供了丰富的工具集用于深度学习和图像处理。在这个过程中，数据的备份和恢复策略至关重要，以确保数据的完整性与可用性。以下是具体的解决方案。
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# Halcon深度学习语义分割教程
在计算机视觉领域，语义分割是指将图像划分为有意义的区域。Halcon提供了强大的工具来实现深度学习语义分割。本篇文章将为你详细介绍如何在Halcon中实现深度学习语义分割，特别适合初学者。
## 流程概述
下面是实现Halcon深度学习语义分割的步骤：
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| 步骤 | 描述 |
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上一节我们介绍了一些背景知识以及gensim , 相信很多同学已经尝试过了。这一节将从gensim最基本的安装讲起，然后举一个非常简单的例子用以说明如何使用gensim，下一节再介绍其在课程图谱上的应用。二、gensim的安装和使用1、安装gensim依赖NumPy和SciPy这两大Python科学计算工具包，一种简单的安装方法是pip install，但是国内因为网络的缘故常常失败。所以我是下载
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2024-08-30 14:34:35
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# Halcon深度学习语义分割训练入门指南
深度学习已经成为计算机视觉领域的一个重要工具，其中语义分割技术尤为重要。在此，我们将探讨如何使用Halcon进行语义分割模型的训练。为了帮助新手清晰理解整个过程，我们将提供一个简明的流程表，并详细解释每一步的具体实现。
## 流程概览
通过下面的表格，我们可以看到训练深度学习语义分割模型的主要步骤：
| 步骤 | 描述
论文名称：Recall and Learn: Fine-tuning Deep Pretrained Language Models with Less Forgetting论文作者：陈三元，侯宇泰，崔一鸣，车万翔，刘挺，余翔湛原创作者：陈三元1. 简介通过精调预训练深层语言模型，很多NLP任务都取得了巨大的提升。然而，这样的顺序迁移学习通常会遇到灾难性遗忘问题。为此，我们提出了且回忆且学习的机制
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2024-06-23 10:37:55
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核心思想采用空洞卷积的方式在不增加参数数量的情况下扩大感受野，减少下采样次数。采用空洞空间金字塔池化（ASPP）解决目标尺度不一的问题。将CNN与条件随机场（CRF）结合，用于更好地处理分割目标边界等细节。算法流程 将在图像分类问题上预训练的深度卷积网络（VGG-16或ResNet-101）的末尾所有全连接层转变为卷积层，并用空洞卷积替换普通的卷积来增大特征分辨率，将原来的
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2024-10-31 22:20:03
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最近在看SQL的相关资料，找到了一个练习SQL语法的一个网址(SQLBolt’)，全英的，但是可以借助翻译进行学习，当然啃生肉也可以，推荐给想入坑数据库的萌新Tutorial 1-51. 选中特定内容：SELECT select语句的作用是声明我们在某个数据库中需要寻找的数据。SQL中的一个个表格(table)可以看做是一个个实体(entity)，其中每一列(row)即为一个个实例(insta
机器语言.ppt一天学会Free Pascal制作者：ax_pokl前言第一章一向是很重要的，无论你是否学过Pascal语言都请看一下。本教程不是为了NOIP的人写的，本教程不会过多涉及算法。那些脑残学很牛逼的牛群们请立即退散。本教程是为了使那些学了C语言(或其它编程语言)能够瞬间看懂pascal语言程序的人写的。本教程也适合初学者观看。本教程是本人写的第一个教程，吐槽是可以的但吐得太多会伤身体。
