一、什么是负样本负样本是指不包含任务所要识别的目标的图像，也叫负图像（Negtive Image)。二、为什么要训练负样本训练负样本的目的是为了降低误检测率、误识别率，提高网络模型的泛化能力。通俗地讲就是告诉检测器，这些“不是你要检测的目标”。三、Faster R-CNN、SSD、YOLO等神经网络模型中的负样本例如在Faster R-CNN中，在RPN阶段，会根据backbone生成的特征图上的
转载
2023-12-06 20:43:06
185阅读
目录概述细节困难负样本挖掘（HEM）在线困难负样本挖掘（OHEM） 概述目标检测任务重存在严重的正负样本不均衡问题，以往的解决方法是困难负样本挖掘方法（HEM），但是它不太适合端到端的网络训练，所以本文提出了一种在线的困难负样本挖掘方法（OHEM），用于Fast RCNN这一类的基于候选框的目标检测模型。关于Fast RCNN细节困难负样本挖掘（HEM）HEM是什么：首先困难样本挖掘（ hard
转载
2024-06-24 14:56:56
190阅读
Online Negative Example Mining论文链接背景：在模型训练中，大量的训练数据中会存在一些难以区分的负样本，找到这样的负样例再进行针对性地训练，能够对模型精度有一定的提升。在 two-stage 的目标检测方法中，经过区域生成算法或者网络生成的 region proposals 通常会经过正负样本的筛选和比例平衡后，才送入之后的检测网络进行训练。但是正负样本的定义和训练的比
# NLP 中的正样本与负样本
在自然语言处理（NLP）领域，样本的标注对于模型的训练至关重要。正样本和负样本是分类任务中最基本的概念。正样本是指符合特定条件的样本，而负样本则是指不符合这些条件的样本。在本篇文章中，我们将探讨正样本和负样本的定义、用途，并通过代码示例进行解释，最后用状态图和旅行图进行可视化。
## 正样本与负样本的定义
- **正样本**：在情感分析任务中，正样本通常是指带
一篇文章就搞懂啦，这个必须收藏！我们以图片分类来举例，当然换成文本、语音等也是一样的。Positive
正样本。比如你要识别一组图片是不是猫，那么你预测某张图片是猫，这张图片就被预测成了正样本。Negative
负样本。比如你要识别一组图片是不是猫，那么你预测某张图片不是猫，这张图片就被预测成了负样本。TP
一组预测为正样本的图片中，真的是正样本的图片数。TN:
一组预测为负样本的图片中，真的是负
转载
2024-05-17 08:33:34
198阅读
目录论文主要内容DeepFool算法原理二分类问题非线性问题多分类问题实验结果 论文主要内容提出了一种新的计算对抗样本的方法：DeepFool算法通过实验，验证了DeepFool算法所添加的扰动更小，同时计算对抗样本所消耗的时间也更少实验也说明了，如果使用不恰当的算法（如FGSM算法）来验证分类器的鲁棒性，那么可能会对分类器的鲁棒性（Robustness）评估过高。DeepFool算法原理De
转载
2024-01-12 19:42:05
54阅读
Word2Vec导学第二部分 - 负采样在word2vec导学的第二部分，我将介绍一些在基础skip-gram模型上的额外改进，这些改进是非常重要的，他将使得模型变得可以被训练。当你阅读word2vec中的skip-gram模型导学的时候，你会发现那个神经网络实在是太巨大了。在我给的这个例子下面，每个词向量由300个元素组成，并且一个单词表中包含了10000个单词。回想神经网络中有两个权重矩阵——
转载
2024-07-22 20:45:26
67阅读
AI写诗？？ AI创作小说？？ 近年来人们时常听到这类新闻，听上去很不可思议，那么今天我们来一探究竟，这种功能是如何通过深度学习来实现的。通常文本生成的基本策略是借助语言模型，这是一种基于概率的模型，可根据输入数据预测下一个最有可能出现的词，而文本作为一种序列数据 (sequence data)，词与词之间存在上下文关系，所以使用循环神经网络 (RNN) 基本上是标配，这样的模型被称为神经语言模
转载
2024-05-21 18:58:26
65阅读
# NLP文本生成的世界
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是计算机科学和人工智能的一个重要分支。其目的是让计算机能够理解、生成和与人类语言互动。文本生成是NLP中的一个核心任务，涉及自动创建具有连贯性和上下文相关性的文本。本文将探索文本生成的基本概念、应用及其实现的技术，并提供代码示例，帮助你更好地理解这一领域。
## 什么是文本生成？
文本生
Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之常用模型（四、五、六、七）
九、Deep Learning的常用模型或者方法 9.1、AutoEncoder自动编码器 Deep Learning最简单的一种方法是利用人工神经网络的特点，人工神经网络（ANN）本身就是具有层次结构的系统，如果给
转载
2024-09-20 18:15:25
51阅读
部分说的很好。RPN训练设置：根据ANCHOR_SCALES和ANCHOR_RATIOS得到(1)width/RPN_FEAT_STRIDE*height/RPN_FEAT_STRIDE*len(ANCHOR_SCALES)*len(ANCHOR_RATIOS)个anchors,如果一个anchor是ground-truth box的最大的IOU的anchor或者IOU大于0.7，那么这个anc
转载
2024-01-08 14:11:21
139阅读
本期导读：本文是对受控文本生成任务的一个简单的介绍。首先，本文介绍了受控文本生成模型的一般架构，点明了受控文本生成模型的特点。然后，本文介绍了受控文本生成技术在故事生成任务和常识生成任务上的具体应用，指出了受控文本生成技术在具体应用场景下的改进方向。•••0. 什么是受控文本生成文本生成任务是自然语言处理领域十分重要的一类任务。文本摘要、语法纠错、人机对话等很多自然语言处理任务都可以被视为文本生成
转载
2024-04-30 17:36:28
169阅读
nlp常见任务代码总结本文的目的在于梳理NLP企业级的应用任务，根据jd判断当前主流的NLP在企业中的应用水平，熟悉常见的任务+技术+数据+评价方式。一、nlp常见任务综述信息抽取：从给定文本中抽取重要的信息，比如时间、地点、人物、事件、原因、结果、数字、日期、货币、专有名词等等。通俗说来，就是要了解谁在什么时候、什么原因、对谁、做了什么事、有什么结果。文本生成：机器像人一样使用自然语言进行表达和
转载
2023-09-28 22:36:10
191阅读
文章目录1. 什么是NLP2. NLP主要研究方向3. NLP的发展4. NLP任务的一般步骤5. 我的NLP启蒙读本6. NLP、CV，选哪个？ 1. 什么是NLP自然语言处理 (Natural Language Processing) 是人工智能（AI）的一个子领域。**自然语言处理是研究在人与人交互中以及在人与计算机交互中的语言问题的一门学科。**为了建设和完善语言模型，自然语言处理建立计
转载
2023-10-12 21:53:16
101阅读
Transformer进阶分解一、Encoder-Decoder1.1 简介1.2 结构1.3 缺点二、Attention Model2.1 Attention 注意力机制简介（一）Attention2.1.1 Attention 原理2.1.2 Attention 机制的本质思想2.1.3 Attention优缺点（二）Self-attention——attention的改进2.2.1 Sel
转载
2024-10-24 12:44:10
187阅读
感谢阅读腾讯AI Lab微信号第49篇文章。NLP领域三大顶会之一的EMNLP即将举办，腾讯AI Lab第2次参与，共16篇文章入选。本文将深度解读与文本生成技术相关的2篇论文。Enjoy！随着近年来端到端的深度神经网络的流行，文本生成逐渐成为自然语言处理中一个热点研究领域。文本生成技术具有广阔的应用前景，包括用于智能对话系统，实现更为智能的人机交互；我们还可以通过自动生成新闻、财报及其它类型的文
转载
2024-01-31 10:01:31
54阅读
# NLP文本生成实例
自然语言处理（NLP）是人工智能中的一个重要领域，它涉及计算机与人类语言之间的交互。文本生成是NLP的一个主要任务，旨在自动生成自然语言文本。本文将介绍文本生成的基本原理，并通过Python代码示例来演示其实现过程。
## 什么是文本生成？
文本生成是指使用算法生成符合语法和语义的自然语言文本。可以应用于多个领域，如新闻文章撰写、对话系统、内容创作等。生成文本的常见方
原创
2024-09-28 04:29:55
85阅读
文章目录0、结构1、语言模型基础1.1、概念1.2、缺陷1.3、K-Gram语言模型1.4、评价指标：困惑度2、NNLM与RNNLM模型2.1、NNLM2.1.1、结构2.1.2、损失函数2.1.3、存在问题2.2、RNNLM3、Word2Vec模型3.1、模型结构3.1.1、skip-gram3.1.2、CBOW3.2、优化技术3.2.1、hierarchical softmax3.2.2、负
转载
2024-09-12 07:40:55
95阅读
文本自动生成是一种利用人工智能技术的文本生成技术，它可以根据指定的主题或关键词，自动产生符合特定内容需求的文章、新闻稿、商品描述等各类文本内容。这项技术在信息化时代有着广泛的应用。通过训练大规模的语料库，机器人学习到语言的规则和规律，从而可以自动生成流畅的文章。今天的文章就给大家介绍文本怎么自动生成内容。它运用到几种处理模式，一种是自然语言处理（NLP），即通过分析文本中的语义、语法和词汇等特征，
转载
2024-01-14 14:37:41
134阅读
1.常见NLP任务信息抽取：从给定文本中抽取重要的信息，比如时间、地点、人物、事件、原因、结果、数字、日期、货币、专有名词等等。通俗说来，就是要了解谁在什么时候、什么原因、对谁、做了什么事、有什么结果。文本生成：机器像人一样使用自然语言进行表达和写作。依据输入的不同，文本生成技术主要包括数据到文本生成和文本到文本生成。数据到文本生成是指将包含键值对的数据转化为自然语言文本；文本到文本生成对输入文本
转载
2024-06-29 16:53:37
75阅读
