目录深度学习难点PaddleHub全景PaddleHub体验1、情感分析2、口罩检测大作业 深度学习难点计算机视觉领域：物体的尺寸变化范围大、摆放物体角度、姿态不定，而且可以出现在图片的任何地方，物体也可以是多个类别。自然语言处理领域：语义推理、语义关联（文字的顺序会有不同的语义）、语义表示（分词歧义、一词多义）实现层面：大数据（小样本局限）、大模型（模型越复杂，门槛越高）、大算力（硬件资源要求
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2024-03-14 07:16:29
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如上图b所示，该论文提出一种利用画布的方式将空间信息考虑在内的图像检索方式。这种检索方式属于多模态的图像检索，即在检索中，queries和database属于不同的模态。在此前的图像检索领域中，大多是对语义相近或者视觉内容相近的图像进行检索，相应的特征也往往是为了图像的语义或者视觉内容而提取的。但是为了实现空间语义特征的图像检索，仅仅只有语义特征或者视觉特征是不可能实现的，因此需要一种特殊的查询方
基于转移的语义依存图分析 PS：用过论文成果到垂直领域，效果还不错！论文作者：王宇轩，车万翔，郭江，刘挺引言本文介绍的工作来源于我实验室录用于AAAI2018的论文《A Neural Transition-Based Approach for Semantic Dependency Graph Parsing》。语义依存图是近年来提出的对树结构句法或语义表示的扩展，它与树结构的主要区别是允许一些
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2023-11-05 15:26:28
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Ontology中文将Ontology翻译成本体，我觉得这个翻译应用于哲学还行，应用于信息科学，简直是误导众生。翻译成知识图谱或语义网络更为贴切。当然知识图谱有自己的专有英文Knowledge Graph。本文就叫语义网络吧。我们目前的万维网，是非结构化的，计算机无法自动的将万维网中的文本内容所隐含的信息组织起来，并基于这些信息做出一些推理语义网络包含了实体、命名、分类、属性、关系、继承等概念。通
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2024-08-20 10:21:48
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前面讲到一些文本基本处理方法。一个文本串，对其进行分词和重要性打分后（当然还有更多的文本处理任务），就可以开始更高层的语义分析任务。2.1 Topic Model首先介绍主题模型。说到主题模型，第一时间会想到pLSA，NMF，LDA。关于这几个目前业界最常用的主题模型，已经有相当多的介绍了，譬如文献[60，64]。在这里，主要想聊一下主题模型的应用以及最新进展(考虑到LDA是pLSA的genera
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2024-08-13 18:50:11
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一、文本语义识别，并进行图谱化表示：1.统计词频文本预处理：对文本进行分句、分词，统计词频2.textrank(1).TextRank算法是由PageRank算法改进而来的，二者的思想有相同之处，区别在于：PageRank算法根据网页之间的链接关系构造网络，而TextRank算法根据词之间的共现关系构造网络；PageRank算法构造的网络中的边是有向无权边，而TextRank算法构造的网络中的边是
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2024-08-08 15:44:17
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文章目录搭建过程1. 引入必需的库2. 引入数据集3. 搭建神经网络层4. 编译神经网络模型5. 训练模型效果测试 大概几个月前，神经网络、人工智能等概念在我心里仍高不可攀，直到自己亲身上手之后，才发现搭建神经网络并不像自己想象的那么难。很幸运，我开始学习神经网络的时候 Tensorflow2.0已经发布了。 Tensorflow2中内置了Keras库，Keras是一个由Python编写的开源
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2024-05-15 14:04:06
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概括积累了一两周，好久没做笔记了，今天，我将展示在之前两周的实战经验：如何使用 Python 和自然语言处理构建知识图谱。网络图是一种数学结构，用于表示点之间的关系，可通过无向/有向图结构进行可视化展示。它是一种将相关节点映射的数据库形式。知识库是来自不同来源信息的集中存储库，如维基百科、百度百科等。知识图谱是一种采用图形数据模型的知识库。简单来说，它是一种特殊类型的网络图，用于展示现实世界实体、
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2024-02-05 20:56:29
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语义分割是计算机视觉中的一种重要任务，其目的是将图像中的每个像素标记为特定的类别。近年来，双重注意力网络（Dual Attention Network，DAN）因其优越的性能而被广泛应用于语义分割任务。而利用PyTorch框架实现这种网络结构，是研究者和工程师提升模型表现的重要途径。本文将详细记录实现“语义分割双重注意力网络（Dual Attention Network）”的过程，涵盖从参数解析到
最近因为数学建模3天速成Python,然后做了一道网络的题，要画网络图。在网上找了一些，发现都是一些很基础的丑陋红点图，并且关于网络的一些算法也没有讲，于是自己进http://networkx.github.io/学习了一下。以下仅博主自己的总结，勿认真,有错误尽情指出，大家一起交流。需要用到的module malplotlib.pyplot 和networkx正文：一、malplotlib和ne
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2023-07-04 14:29:33
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LTP提供了一系列中文自然语言处理工具，用户可以使用这些工具对于中文文本进行分词、词性标注、句法分析等等工作。ltp的官方文档里演示了分词，句法分析，语义依存关系提取等简单demo。本文在此基础上，将提取出的语义依存关系构建出知识图谱，使用的是neo4j平台。同时本文也会演示怎么使用python在neo4j上创建图谱。neo4j的安装比较简单，请自行查阅。用ltp创建知识图谱至少需要3个信息：节点
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2023-11-02 05:50:13
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本课程B站链接：https://www.bilibili.com/video/BV1Vq4y127fB/
主要介绍unet的网络结构。详见2015年的论文unet结构图【详解】典型的encoder-decoder结构左边是encoder,也就是提取特征和下采样的部分；右边decoder解码是一系列上采样，得到最终的一个分割图图中每个长条的矩形对应的都是一个特征层，箭头都是一种操作从输入开始看，输入
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2024-03-11 20:01:20
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# 使用Python绘制语义网络图的指南
随着数据科学与机器学习的不断发展，语义网络图日益成为重要的可视化工具，能帮助我们理解复杂关系与概念。在本指南中，我们将逐步学习如何使用Python绘制语义网络图。
## 流程概览
下面是绘制语义网络图的基本流程：
| 步骤 | 操作内容 | 描述
语义网络 - 语义网络 编辑本段 回目录
语义网络 - 正文
用于表示知识和建立认知模型的一种带标号的有向图。在语义网络中，带标号的节点表示思考对象──具体事物、抽象概念、状态和局势等；带标号的有向弧则表示节点所代表对象间的关系。语义网络中每一条有向弧及其连接的两个节点在表达力上相当于一个二元谓词公式。例如，图1a相当于ON（c,
a）（c直接在
a上），
参考知乎教程：知识图谱–给AI装个大脑本文的一切环境配置都是在Windows10平台 机器学习是学习能力强的小孩。 知识图谱是经验丰富的老人。一、知识图谱概念 1.语义网络(Semantic Network) 与语义网不是同一概念，需要注意。 语义网络由相互连接的节点和边组成，节点表示概念或者对象，边表示他们之间的关系。 在表现形式上，语义网络和知识图谱相似，但语义网络更侧重于描述概念与概念之间的
语义网络以个体为中心的组织知识的语义联系实例联系泛化联系聚集联系属性联系以谓词或关系为中心组织知识的语义联系以关系（谓词）为中心组织知识的语义联系连接词在语义网络中的表示方法合取析取否定蕴含变元和量词在语义网络中的表示方法 以个体为中心的组织知识的语义联系实例联系泛化联系聚集联系属性联系以谓词或关系为中心组织知识的语义联系以关系（谓词）为中心组织知识的语义联系连接词在语义网络中的表示方法合取析取
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2024-08-25 23:31:36
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ucinet介绍UCINET为菜单驱动的Windows程序，可能是最知名和最经常被使用的处理社会网络数据和其他相似性数据的综合性分析程序。与UCINET捆绑在一起的还有Pajek、Mage和NetDraw等三个软件。UCINET能够处理的原始数据为矩阵格式，提供了大量数据管理和转化工具。该程序本身不包含 网络可视化的图形程序，但可将数据和处理结果输出至NetDraw、Pajek、Mage和Krac
前一篇文章“为什么需要知识图谱？什么是知识图谱？——KG的前世今生”提及了和知识图谱相关的一些早期概念。为了让读者能够更好地区分这些概念，以及更好地在整体上把握知识谱图发展过程，本文将对这些概念作一个更为详细的介绍。 一、语义网络(Semantic Network) 对于初学者来讲，这个概念很容易和语义网(Semantic Web)相混淆。为了行文一致，
GCNet：《GCNet: Non-local Networks Meet Squeeze-Excitation Networks and Beyond》 论文链接：ICCV2019：GCNet本文将介绍：GCNet: Non-local Networks Meet Squeeze-Excitation Networks and Beyond论文详解Non Local、Global context
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2024-04-17 17:22:24
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语义网络是知识表示中最重要的方法之一，是一种表达能力强而且灵活的知识表示方法。语义网络利用节点和带标记的边结构的有向图描述事件、概念、状况、动作及客体之间的关系。带标记的有向图能十分自然的描述客体之间的关系。 语义网络由于其自燃性而被广泛应用。采用语义网络表示的知识库的特征是利用带标记的有向图描述可能事件。结点表示客体、客体性质、概念、事件、状况和动作，带标记的边描述客体之间的关系。知识库的修改
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2024-01-08 18:28:18
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