导读LSTM——长短时记忆网络是一个非常经典的循环神经网络模型，它在普通的RNN基础上做了一些改进，使网络能够记忆很久之前的状态，具体来说就是添加了3个门（遗忘门、输入门和输出门），并且把在原来隐含状态的基础上又额外分离出了细胞状态用于存储之前的记忆，本文就以Colah大神的原文谈一下我的个人理解，希望看完之后对你有帮助。本文一共分为5个部分：循环神经网络RNN的由来传统RNN结构的缺点以及LST
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2023-12-27 21:52:24
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NLP理论基础和实践（进阶）记录。时间周期：两周 Task 文章目录一、卷积神经网络1.1 网络结构1.2 经典模型1.2.1 LeNet-5模型1.2.2 VGGNet 模型1.2.3 Inception-v3模型 一、卷积神经网络卷积神经网络是在全连接神经网络基础上提出的。全连接神经网络相邻两层之间所有节点都有边连接，而对于卷积神经网络，相邻两层之间只有部分节点连接，为了展示每一层的神经元维度
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2024-01-06 21:27:37
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# 如何实现 NLP 网络：从小白到开发者的进阶之路
自然语言处理（NLP）是一个快速发展的领域。在你深入了解 NLP 网络之前，需要了解整个流程及每一步的具体任务。本文将为你提供一个清晰的指导，以帮助你实现一个基本的 NLP 网络。
## 整体流程
首先，让我们来看一下实现 NLP 网络的整体步骤：
| 步骤 | 描述 |
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目录1. 什么是知识图谱2. 知识图谱的应用2.1 搜索引擎2.2 问答系统2.3 智能客服2.4 智能推荐2.5 自然语言处理3. 知识图谱的发展趋势3.1 多模态知识图谱3.2 开放和共享3.3 自主学习3.4 知识推理3.5 去中心化4. 常见的原生知识图谱存储管理方式包括：4.1 图数据库4.2 三元组存储4.3 知识图谱存储框架5. 知识图谱查询语言5.1 SPARQL5.2 Grem
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2023-08-10 01:15:45
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作者‖ flow 前言本文针对当下深度学习模型太大的问题进行了技术改进，首次提出了XNOR-Net的概念。文章提出二值网络的两个版本，Binary-Weight-Network及XNOR-Net，可以通过二值化神经网络的技术方法，对网络规模进行压缩，节省32倍的存储空间，进而使神经网络在便携设备上运行成为可能。并且由于浮点数权重被二值化，运算得到了约58倍的速度加成，这使得网络在CPU上
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2023-12-19 21:45:12
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# NLP中的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks）
## 引言
自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个研究方向，旨在使计算机能够理解、解读和生成自然语言。前馈神经网络（Feedforward Neural Networks，FC网络）是深度学习的基础之一，常用于NLP中的各种任务，如文本分类、情感分析和机器翻译。本文将探讨FC网络的基本概念，并提供代码示例
seq2seqseq2seq最初是google2014年在《Sequence to Sequence Learning with Neural Networks》提出的，简单的说就是一种序列到另一种序列的转换。在自然语言处理( Natural Language Processing, NLP)应用领域主要有翻译，摘要，作诗等等。自从seq2seq提出后，关于seq2seq的变体也有很多，但大多都是
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2024-05-20 14:07:52
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从0探索NLP——神经网络1.前言一提人工智能，最能想到的就是神经网络，但其实神经网络只是深度学习的主要实现方式。 现在主流的NLP相关任务、模型大都是基于深度学习也就是构建神经网络实现的，所以这里讲解一下神经网络以及简单的神经网络结构。2.概念及业务相关2.1.分类任务现在绝大部分的神经网络都用来做分类相关的任务，从整篇文章的类别判断到句子字词的序列标签。分类可以看做是用一条清晰地明确的线把每类
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2023-10-18 08:32:24
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神经网络+FastText一、神经网络基础1.1 前馈神经网络1.1.1 神经元模型1.1.2 前馈神经网络1.1.3 网络层数1.1.4 输入层1.1.5 输出层1.1.6 隐藏层1.1.7 隐藏单元1.1.8 激活函数1.1.9 前馈神经网络与反向传播算法（推导过程）1.2 感知机1.2.1 感知机的原理1.2.2 点到线的距离1.2.3 样本到超平面的距离1.2.4 超平面1.2.5 感知
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2023-10-12 11:40:20
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在胳膊骨折修养的这段期间，系统的学习了一下强化学习相关的知识。正好今天看到了黄民烈老师团队2018年在AAAI上发表的paper《Learning Structured Representation for Text Classification via Reinforcement Learning》。这篇paper以文本分类作为主要的任务，运用强化学习提出了两个模型：ID-LSTM和HS-LST
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2023-12-11 13:18:06
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NLP中的Attention机制一 Attention机制1 Why Attention2 Attention理解二 Attention分类1 soft Attention（1）普通模式 ==（Key=Value=X）==（2）键值对模式 ==（Key!=Value）==2 hard Attention3 self-Attention4 multi-head attentionReference
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2024-06-23 06:19:19
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文章目录循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）最基本的单层神经网络经典的RNN结构（N vs N）RNN变体（N vs 1）RNN变体（1 vs N）序列到序列（Sequence to Sequence，Seq2Seq)注意力机制（Attention）Attention 的优点Attention 的缺点Attention可视化 循环神经网络（Recurrent
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2024-02-28 21:56:50
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在信息化时代，自然语言处理（NLP）技术的快速发展使得情绪识别已成为一个重要的研究领域。通过对文本数据进行分析，NLP情绪识别网络能够判断文本所表达的情感倾向。这篇文章将详细介绍如何解决“nlp情绪识别网络”问题，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南以及生态扩展等模块。
## 环境准备
首先，我们需要为情绪识别模型的构建和运行准备所需环境。以下是依赖项的安装指南：
```ba
Towards a Robust Visual Place Recognition in Large-Scale vSLAM Scenarios Based on a Deep Distance Learning关键字：视觉位置识别、vSLAM、深度学习、多约束损失、CNN 文章目录一、摘要和总结二、框架和方法基于CNN的图像特征提取Triplet loss多约束损失创建多约束图像集训练过程小结
# 网络定位的自然语言处理（NLP）
随着互联网的快速普及，网络定位技术在各个领域的应用越来越广泛，尤其是在自然语言处理（NLP）中。网络定位不仅可以帮助我们理解文本的地域分布，还可以为用户提供个性化和上下文相关的服务。
## 什么是网络定位？
网络定位是指通过分析网络数据，确定文本或用户的地理位置。通过对文本进行分析，我们可以理解内容的语义、情感以及与特定地区的关系。在NLP中，网络定位主
CNN现存的问题就是池化提供了局部不变性，但是丢失了位置等信息。 1和4无法检测出来。 使用胶囊作为网络的基本单元。 计算结果封装到一个特征向量中。用来表示可视实体，包括姿态、方位、大小等。动态路由算法代替池化操作，以保留相关的方位信息。特征向量表示可视实体：实体的存在概率具有局部不变性：胶囊覆盖的有限视觉域内的实体变换姿态时，是不变的。 实体的实例化参数具有等变性，由于实例化参数表示实体的姿态坐
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2024-01-12 12:15:00
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胶囊网络（CapsulesNet）理解:一.回顾CNN: CNN网络层级结构 CNN网络一共有5个层级结构：输入层卷积层激活层池化层全连接FC层1.输入层 与传统神经网络/机器学习一样，模型需要输入的进行预处理操作，常见的3中预处理方式有：去均值归一化PCA/SVD降维等2.卷积层 &
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2023-07-27 19:05:26
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名字叫孪生神经网络，但是实际上只有一个网络训练孪生网络的方法(两个)方法一：每次取两个样本，比较他们的相似度训练这个大的神经网络需要一个大型数据集，每一类要有标注正负样本的设置，同一类放两张图片，标签为1(相似度满分)；不同类抽取两张图片，标签为0神经网络的搭建图片经过卷积后展开为长向量这边h1和h2是同一个神经网络得到的结果，相减后求绝对值得到Z，再进全连接层到1个输出，最后sigmoid函数激
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2023-09-19 10:52:18
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在上一部分中，我们了解到了统计语言模型，n-gram模型以及语料库的基本知识：自然语言处理NLP（2）——统计语言模型、语料库 在这一部分中，我们将在此基础上介绍神经网络语言模型以及词向量的相关知识。 在介绍这些知识之前，我们首先对自然语言处理领域的整体架构进行一些简单的介绍。【一】自然语言处理架构首先，我们来看这样一张图。 从这张图中，可以清晰地看到，所谓的规则法、概率统计法、深度学习法都只是处
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2023-11-29 14:42:18
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NLP 神经网络2013 年和 2014 年是 NLP 问题开始引入神经网络模型的时期。使用最广泛的三种主要的神经网络是：循环神经网络、卷积神经网络和递归神经网络。循环神经网络（RNNs） 循环神经网络是处理 NLP 中普遍存在的动态输入序列的一个最佳的技术方案。Vanilla RNNs （Elman,1990）很快被经典的长-短期记忆网络（Hochreiter & Schmid
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2023-09-19 11:12:50
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