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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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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摘要：本文以NLTK为基础配合讲解自然语言处理的原理。1.NLTK简介： NLTK是Python上著名的自然语言处理库，自带语料库、词性分类库、自带分类、分词等功能，强大的社区支持，还有很多的简单版wrapper。 2.文本处理流程 先做预处理(Preprocess)，包括分词（Tokenize）、去除停止词，然后生成表达式，预处理的作用就是把人能理解的文本最终变成计算机能够看懂的表达式，然后创造
# 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
# NLP应用案例：情感分析
自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个分支，它旨在使计算机能够理解、解释和生成人类语言。情感分析是NLP中的一项重要应用，它可以帮助我们理解文本中的情感倾向，例如正面、负面或中性。
## 流程图
以下是情感分析的基本流程：
```mermaid
flowchart TD
A[输入文本] --> B[文本预处理]
B --> C[特征提取]
原创
2024-07-22 03:49:08
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# NLP入门案例教程
自然语言处理（NLP）是人工智能中的一个重要领域，涉及计算机与人类语言之间的互动。对于初学者来说，从简单的案例入手是一个不错的选择。本文将指导你实现一个基本的NLP入门案例：文本情感分析。
## 整体流程
下面是实现文本情感分析的流程概览：
| 步骤 | 描述 |
|-------|----
机器学习&&深度学习——NLP实战（情感分析模型——数据集）引入读取数据集预处理数据集创建数据迭代器整合代码小结 引入预训练文本表示可以通过不同模型架构，放入不同的下游自然语言处理任务。如下图所示：我们的重点是如何应用深度语言表征学习来解决自然语言处理问题。现今有两种流行且具有代表性的下游自然语言处理任务： 情感分析和自然语言推断。这里先进行情感分析的模型构建和训练。 在给定预训
这是ACL2020上的一篇长文，作者来自北京邮电大学。 这篇文章将BERT模型用在跨领域情感分析上，所使用的方法并没有非常新颖，不过实验和分析倒是挺多的。 大体思路 这篇文章所研究的“跨领域情感分析”，旨在通过源领域的标注数据对目标领域的无标注数据进行情感分类。源领域如餐饮领域，目标领域如电子产品领域，这两个领域之间存在一定的差异。为了克服领域间的差异，一
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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随着网民规模的不断扩大，互联网不仅是传统媒体和生活方式的补充，也是民意凸显的地带。领导干部参与网络问政的制度化正在成为一种发展趋势，这种趋势与互联网发展的时代需求是分不开的▼人民网《地方领导留言板》是备受百姓瞩目的民生栏目,也是人民网品牌栏目,被称为“社情民意的集散地、亲民爱民的回音壁”。基于以上背景，tecdat研究人员对北京留言板里面的留言数据进行分析，探索网民们在呼吁什么。数量与情感朝阳区群
文章目录文本情感分类目标1. 案例介绍2. 思路分析3. 准备数据集3.1 基础Imdb_dataset和Imdb_dataloader的准备3.2 文本序列化3.3 构建保存数据集的字典4. 构建模型5. 模型的训练和评估 文本情感分类目标知道文本处理的基本方法能够使用数据实现情感分类的1. 案例介绍为了对前面的word embedding这种常用的文本向量化的方法进行巩固，这里我们会完成一个
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2023-12-06 19:16:49
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自然语言处理（NLP）是一种艺术与科学的结合，旨在从文本数据中提取信息。在它的帮助下，我们从文本中提炼出适用于计算机算法的信息。从自动翻译、文本分类到情绪分析，自然语言处理成为所有数据科学家的必备技能之一。
在这篇文章中，你将学习到最常见的10个NLP任务，以及相关资源和代码。为什么要写这篇文章？对于处理NLP问题，我也研究了一段时日。这期间我需要翻阅大量资料，通过研究报告，博客和同类N
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2023-10-31 13:07:19
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语言模型的核心思想是按照特定的训练方式，从语料中提取所蕴 含的语言知识，应用于词序列的预测。 包括 基于规则的语言模型 和 统计语言模型 •统计语言模型处于主流地位，通过对语料库的统计学习，归纳出 其中的语言知识，获得词与词之间的连接概率，并以词序列的概 率为依据来判断其是否合理。序列S={w1,w2,w3…}的概率就是： 这样后面就是指数级增长，所以后面考虑N-gram，只考虑当前词的前n-1个
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2023-10-27 00:31:52
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注意：以下pip命令都是在Anaconda prompt中运行的。因为使用anaconda来安装pyhon库时，它会自动解决各种依赖问题，方便快捷1、NLTKNatural Language Toolkit，自然语言处理工具包，在NLP领域中，最常使用的一个Python库。 安装：pip install nltk2、Gensim可以用来从文档中自劢提取语义主题。它包含了很多非监督学习算法如：TF/
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2023-07-27 21:24:16
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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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# PyTorch 案例：深入了解神经网络和图像分类
## 概述
PyTorch 是一个基于 Python 的科学计算库，提供了丰富的工具和函数，让用户能够更方便地进行深度学习任务。它是一个开源的机器学习框架，由 Facebook 人工智能研究院（FAIR）开发并维护。
本文将介绍如何使用 PyTorch 构建一个简单的神经网络，并使用图像分类作为示例任务。我们将在 MNIST 数据集上训练
原创
2023-09-04 06:58:03
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# 如何实现一个简单的 PyTorch 案例
在这篇文章中，我将指导你如何使用 PyTorch 创建一个简单的深度学习模型。我们将通过一个完整的流程来训练一个神经网络来分类 MNIST 数据集中的手写数字。下面是实现的步骤和代码示例。
## 整体流程
| 步骤 | 说明 |
|---------------|----
原创
2024-09-19 03:42:42
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1.torch.device()torch.device()主要作用是：在训练时指定使用GPU训练还是CPU训练。使用方法： # cuda:0 代表第几块GPU
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") 2.nn.ModuleList()nn.ModuleList()主要作用:我们可以把任意 n
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2023-09-06 17:57:01
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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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