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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使用Detectron预训练权重输出 *e2e_mask_rcnn-R-101-FPN_2x* 的示例从Detectron输出的相关示例使用Detectron预训练权重输出 *e2e_keypoint_rcnn-R-50-FPN_s1x*的示例这个代码是按照Detectron的安装架构来实现的，仅支持部分功能性，你可以通过点击此链接来获取更多相关信息。通过这个代码，你可以……根据草图训练模型；通过
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2024-06-17 17:34:52
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在这篇博文中，我将介绍如何在 Python 中实现图像语义分割网络。本文将涵盖环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧和错误集锦等方面。以下是所需的各个部分的详细阐述。
### 环境配置
在开始实现图像语义分割之前，我先配置了相关的环境。这一过程确保了运行模型所需的所有库和工具均已安装。
```shell
# 更新和安装系统包
sudo apt update
sudo apt ins
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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作者：louwill 致力于数据科学、机器学习和深度学习的应用与研究。有着多年的R语言和Python编程经验配套视频教程：Python机器学习全流程项目实战精 涵盖需求分析->数据采集->数据清洗与预处理->数据分析与可视化->特征工程->机器学习建模->模型调优->报告输出。以Python为工具实现机器学习全流程。在上一讲中我们对深度学习图像语义分割和实
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2024-01-26 11:19:31
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引言语义匹配是NLP的一项重要应用。无论是问答系统、对话系统还是智能客服，都可以认为是问题和回复之间的语义匹配问题。这些NLP的应用，通常以聊天机器人的形式呈现在人们面前，目标是通过对话的上下文信息，去匹配最佳的回复。因而，让聊天机器人完美回复问题，是语义匹配的关键目标。作为国内乃至国际上领先的NLP技术团队，百度在NLP领域积极创新、锐意进取，在聊天机器人的回复选择这个关键NLP任务上，提出了效
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2023-12-01 13:25:43
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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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这里介绍语义分割常用的loss函数，附上pytorch实现代码。Log loss交叉熵，二分类交叉熵的公式如下： pytorch代码实现：#二值交叉熵，这里输入要经过sigmoid处理
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
nn.BCELoss(F.sigmoid(input), target)
#多分
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2024-03-21 08:45:12
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# 教你实现 Python 语义网络
## 一. 概述
语义网络是一种图形化表示的知识表示形式，以节点和边的形式存储信息。在 Python 中实现语义网络，可以帮助我们更好地管理和检索信息。本文将通过清晰步骤来指导你实现一个简单的语义网络。
## 二. 实现流程
我们将通过以下步骤实现一个基本的语义网络：
| 步骤 | 描述
文章目录一、集成学习方法二、深度学习中的集成学习1.Dropout2.TTA3.Snapshot 一、集成学习方法在机器学习中的集成学习可以在一定程度上提高预测精度，常见的集成学习方法有Stacking、Bagging和Boosting，同时这些集成学习方法与具体验证集划分联系紧密。由于深度学习模型一般需要较长的训练周期，如果硬件设备不允许建议选取留出法，如果需要追求精度可以使用交叉验证的方法。
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2023-08-11 10:16:28
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一、共现语义网络原理共现语义网络是用于表示词与词之间的语义关系的一种网络理论，由美国人工智能专家司马贺在1973年提出的。其原理就是以词语为网络的结点，以沟通结点的共现次数表示词语之间的语义关系，构成一个彼此相互联系的网络，以达到理解自然语言句子的语义关系。二、中文分词构建共现语义网络首先要进行分词，通常可以使用Jieba和Snownlp做中文分词。笔者使用的数据是自己在招聘网站采集的岗位招聘要求
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2023-07-28 00:12:37
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转载自：语义网络、语义网、链接数据和知识图谱。本文主要介绍知识图谱相关的四个概念，以及它们之间的异同。 一、语义网络语义网络，Semantic Network，是上世纪六十年代提出的一种知识表示形式，由相互连接的节点和边组成。节点表示概念或对象，边表示节点与节点之间的关系。
语义网络能够简单直观的表示语义与语义的关系，但也存在如下的缺点：节点和边的取值没有标准，完全由用户自定
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2023-12-24 09:21:47
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最近一段时间在学习Python自动化。先是学习了python语言，下面将自己这段时间学习到的东西写出来，供大家参考。一、数据类型和表达式 1>标准数据类型： 1、Number(数字) 2、String(字符串) 3、Lits(列表) 4、Tuple(元组) 5、Set(集合) 6、Dict(字典) 不可变的数据(3个)：Numb
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2024-06-18 14:31:03
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作者 | Adrien Treuille 参与 | 魔王、一鸣
机器学习开发者想要打造一款 App 有多难？事实上，你只需要会 Python 代码就可以了，剩下的工作都可以交给一个工具。近日，Streamlit 联合创始人 Adrien Treuille 撰文介绍其开发的机器学习工具开发框架——Streamlit，这是一款专为机器学习工程师
一，FPN特征金字塔网络FPN的网络结构如下：图片输入后会进行卷积操作，其实蓝色线条表示语义强度，线条越粗，语义越强。右方的连接结构如虚线框所示：上面的特征图经过2倍上采样后，和左方对应的特征图经过1x1的卷积降维后，加在一起就成了右方的下一个特征图了。FPN的优点：如上图所示，我们可以看到我们的图像中存在不同尺寸的目标，而不同的目标具有不同的特征，利用浅层的特征就可以将简单的目标的区分开来；利用
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2023-11-15 23:11:17
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一，FCN网络FCN大致上就是下图这个结构：原图通过“编码器网络”把图片越缩越小，然后再通过“解码器网络”把图片再进行逐步放大。得到就结果就是一个个不同颜色的颜色块(称之为掩码)，每一种颜色代表不同的类别。FCN中一个很重要的部分---反卷积图片通过卷积层降低分辨率，提取特征，而反卷积则是把图片重新放大的一个结构。在语义分割中，必须对反卷积的反卷积核进行参数初始化(这点很重要)。一般使用的方法是双
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2023-07-27 08:58:45
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语义分割图像的语义分割是将输入图像中的每个像素分配一个语义类别，以得到像素化的密集分类。一般的语义分割架构可以被认为是一个编码器-解码器网络。编码器通常是一个预训练的分类网络，像 VGG、ResNet，然后是一个解码器网络。这些架构不同的地方主要在于解码器网络。解码器的任务是将编码器学习到的可判别特征（较低分辨率）从语义上投影到像素空间（较高分辨率），以获得密集分类。不同于分类任务中网络的最终结果
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2024-02-02 10:34:53
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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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导读：Python 被称为是最接近 AI 的语言。最近一位名叫Anna-Lena Popkes的小姐姐在GitHub上分享了自己如何使用Python(3.6及以上版本)实现7种机器学习算法的笔记，并附有完整代码。所有这些算法的实现都没有使用其他机器学习库。这份笔记可以帮大家对算法以及其底层结构有个基本的了解，但并不是提供最有效的实现。在这一章节里，我们将实现一个简单的神经网络架构，将 2 维的输入
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2023-12-04 22:47:14
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