NLP FROM SCRATCH: CLASSIFYING NAMES WITH A CHARACTER-LEVEL RNN从头开始NLP:使用字符级RNN对名称进行分类 ://pytorch.org/tutorials/intermediate/char_rnn_classification_tutorial.html作者:Sean Robertson我们将建立和训练一个基本的
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2023-12-27 21:08:53
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简单理解梯度下降法梯度下降（gradient descent）在机器学习中应用十分的广泛，不论是在线性回归还是Logistic回归中，它的主要目的是通过迭代找到目标函数的最小值，或者收敛到最小值。梯度下降的基本过程就和下山的场景很类似。首先，我们有一个可微分的函数。这个函数就代表着一座山。我们的目标就是找到这个函数的最小值，也就是山底。根据之前的场景假设，最快的下山的方式就是找到当前位置最陡峭的方
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2024-10-08 14:28:46
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# PyTorch NLP实战指南
在学习如何使用PyTorch进行自然语言处理（NLP）之前，我们需要了解整个流程以及每一步所需的具体操作。下面是实现一个基本的NLP任务（如情感分析）的步骤概述。
## 步骤流程
| 步骤 | 描述 |
| ---- | -------------------------- |
| 1 | 数据准备与预处理
BadMemory：为Windows系统量身定制的坏内存管理工具 BadMemory Make portions of memory unusable for Windows. BadRAM for Windows. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ba/BadMemory 项目介绍在Linux系统中，我们可以通过badram命令来标记并避免使用有缺陷
机器翻译机器翻译方法的评价应用于医学名词术语Evaluation of Machine Translation Methods applied to Medical Terminologies论文地址：https://www.aclweb.org/anthology/2020.louhi-1.7/一个多语种的神经机器翻译模型的生物医学数据A Multilingual Neural Machine
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2023-12-22 22:23:03
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【学习笔记】Pytorch深度学习—Normalization_layers一、为什么要进行Normalization?***`Internal Covariate Shfit`***二、常见的Normalization方法——BN、LN、IN、GN***`1、适用变长网络的：Layer Normalization`******`2、适用样本风格不统一的：Instance Normalizati
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2023-10-27 05:23:15
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文章目录一、Pytorch的安装目标1. Pytorch的介绍2. Pytorch的版本3. Pytorch的安装二、Pytorch的入门使用目标1. 张量Tensor2. Pytorch中创建张量3. Pytorch中tensor的常用方法4. tensor的数据类型5. tensor的其他操作 一、Pytorch的安装目标知道如何安装pytorch1. Pytorch的介绍Pytorch是一
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2024-01-20 05:06:14
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# PyTorch NLP 预训练指南
在自然语言处理（NLP）中，使用预训练模型是非常流行的做法。预训练模型能够在较小的数据集上或有特定任务时，快速提升模型的表现。本文将引导你如何使用 PyTorch 来实现 NLP 预训练，特别是针对初学者，帮助他们掌握这一流程。
## 流程概述
在进行 PyTorch NLP 预训练之前，我们需要先了解整个流程。下表展示了主要步骤：
| 步骤 | 描
NLP pytorch书籍推荐
在自然语言处理（NLP）领域，PyTorch已经成为许多研究人员和开发者的首选框架。随着技术的快速发展，以及对优质学习资源需求的增加，推荐合适的书籍以帮助大家深入理解NLP和PyTorch显得十分必要。以下将对这个问题的探索过程进行详细记录，包括业务场景分析、架构演进、架构设计、性能优化、故障复盘以及可复用的方法论。
## 背景定位
在当今的技术环境中，NLP
最近学习和使用opencv读取和处理图像，然后用pytorch训练深度学习模型，部署和推理的时候用opencv+ncnn进行，过程中参考了很多网上教程和案例，结合源码发现了一个关于颜色空间的问题，很多网上资料的源码示例中并没有注意，自己也被误导了，特别记录一下，也供大家参考核心思想总结：当我们所有的彩色图像处理都打算采用RGB格式数据的时候，切记用opencv读取图像后要将图像从BGR转成RGB，
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2023-12-15 12:00:27
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单位 | 快商通科技股份有限公司 自然语言处理实习生信息抽取的定义为：从自然语言文本中抽取指定类型的实体、关系、事件等事实信息，并形成结构化数据输出的文本处理技术信息抽取是从文本数据中抽取特定信息的一种技术。文本数据是由一些具体的单位构成的，例如句子、段落、篇章，文本信息正是由一些小的具体的单位构成的，例如字、词、词组、句子、段落或是这些具体的单位的组合。抽取文本数据中的名词短语、人名、地名等都是
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2024-03-14 11:42:14
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翻译自官网手册:NLP From Scratch: Translation with a Sequence to Sequence Network and AttentionAuthor: Sean Robertson原文github代码 这是NLP从零开始三个教程的第三个。教程中编写了自己的类和函数预处理数据来完成NLP建模任务。希望完成本教程的学习后你可以通过后续的三个教程，继续学习使用tor
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2024-03-09 20:34:35
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# 如何实现 PyTorch NLP 基准测试
在自然语言处理(NLP)领域，基准测试是评估模型性能的重要步骤。本文将教你如何使用 PyTorch 进行 NLP 基准测试。我们会分步进行，帮助你理解每一步的意义。
## 流程概述
下面是进行 PyTorch NLP 基准测试的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|----------
摘要现在我们有了模型和数据，是时候通过优化数据参数来训练、验证和测试我们的模型了。 训练模型是一个迭代过程； 在每次迭代（称为 epoch）中，模型对输出进行猜测，计算其猜测中的误差（损失），收集误差对其参数的导数（如我们在上一节中看到的），并优化 这些参数使用梯度下降。先决条件代码我们从前面关于 Datasets & DataLoaders 和 Build Model 的部分加载代码。i
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2023-09-04 18:32:00
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PyTorch是当前主流深度学习框架之一，其设计追求最少的封装、最直观的设计，其简洁优美的特性使得PyTorch代码更易理解，对新手非常友好。
本文为实战篇，介绍基于RNN的文本分类！ 本文将构建和训练基本的字符级RNN（递归神经网络）来对单词进行分类。展示如何“从头开始”进行NLP（自然语言处理）建模的预处理数据，尤其是不使用众多NLP工具库提供的许多便利功能，因
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2023-12-19 07:11:13
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1、数据集来源中文数据集：THUCNews
THUCNews数据子集：https://pan.baidu.com/s/1hugrfRu 密码：qfud英文数据集：IMDB数据集 Sentiment Analysis
2、IMDB数据探索# 测试依赖包，TensorFlow版本
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
impo
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2023-10-25 17:32:10
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Chinese-Text-ClassificationGithub项目地址：https://github.com/JackHCC/Chinese-Text-Classification-PyTorch中文文本分类，基于pytorch，开箱即用。神经网络模型：TextCNN，TextRNN，FastText，TextRCNN，BiLSTM_Attention, DPCNN, Transformer预
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2023-11-29 20:51:08
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pytorch安装&使用简单、高效、扩展性好在学术研究领域较多安装安装python查看电脑配置，按自己的需求选择对应版本(cpu,gpu,python版本等)使用指令 复制Run this Command内容执行即可pytorch基础知识张量pytorch基本运算单元，与数学上的使用，内容有不同0阶为scalar，1阶为vector，二阶为matrix其本质是一种多重线性映射关系，坐标分布
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2023-10-11 08:37:17
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# 多尺度CNN在PyTorch中实现NLP的指南
为了实现多尺度卷积神经网络（CNN）在自然语言处理（NLP）中的应用，我们将通过以下步骤来构建一个简单的示例。这篇文章将详细说明每个步骤的具体实现，包括必要的代码段、注释以及相关的类图和序列图。
## 前言
在NLP任务中，多尺度CNN可以帮助抓取不同长度的特征，有效提取文本中的局部信息。我们将构建一个多尺度卷积神经网络，并在此基础上进行文
目录nn.EmbeddingRNNPytorch中的RNNRNN 中的输入与输出RNNCellLSTMPytorch 中的LSTMLSTM 中的输入与输出LSTMCellGRUPytorch 中的GRU序列模型采样方法完整示例 这篇文章主要介绍Pytorch中常用的几个循环神经网络模型，包括RNN，LSTM，GRU，以及其他相关知识点。nn.Embedding在使用各种NLP模型之前，需要将单词
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2023-08-02 14:21:52
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