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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NLP分类实现
在当今的人工智能领域，自然语言处理（NLP）作为一项重要技术，正在迅速发展。NLP分类任务包括情感分析、主题识别等，可以帮助企业和研究人员从大量文本中提取有价值的信息。这篇博文将系统性地梳理NLP分类实现的过程，包括背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、扩展讨论和总结与展望。
背景描述
随着社交媒体、网页和电子邮件等数据源的激增，从文本中提取信息的需求也随之上升。NLP分类
向AI转型的程序员都关注公众号机器学习AI算法工程中文数据集我从THUCNews中抽取了20万条新闻标题，已上传至github，文本长度在前分好词，词之间用空...
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2024-07-08 14:45:01
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向AI转型的程序员都关注公众号机器学习AI算法工程中文数据集我从THUCNews中抽取了20万条新闻标题，已上传至github，文本长度在20到30之间。一共10个类别
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2024-07-08 14:46:36
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向AI转型的程序员都关注公众号机器学习AI算法工程NLP实战一：Pytorch实现TextCNN文本分类NLP实战二：Pytorch实现TextRNN 、
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2024-07-08 14:44:30
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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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文章目录0 前言1 加载和规范化CIFAR102 定义一个卷积网络3 定义损失函数和优化器4 训练网络5 测试网络6 在GPU上训练模型参考资料 0 前言 TRAINGING A CLASSIFIER 这篇教程很清楚的描述了如何使用PyTorch训练一个用于图像分类的卷积网络模型。这里记录一下，学习一波写法，供以后查阅，自己跑的项目在github上，稍微修改了一下训练策略，能使分类精度从53%
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2023-12-14 22:22:23
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图片分类器1 数据（1）数据集介绍与导入（2）transforms.Compose与transforms.Normalize（3）图片预览a 反标准化b 转化为plt.imshow能读取的尺寸c 合并显示2 定义卷积神经网络、损失函数和优化器（1）搭建神经网络（2）优化器和损失函数3 模型的训练与保存4 模型的测试总结 1 数据（1）数据集介绍与导入对于视觉任务，可以通过torchvision模
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2023-11-16 12:08:42
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经过了几个月的学习和实践，我完成了优达学城网站上《Python Programming with Python Nanodegree》课程的学习，该课程的终极项目就是使用Pytorch为102种不同类型的花创建一个图像分类器。在完成这个项目的过程中，我和其他学员一样，都碰到了各种问题和挑战，因此写下了这篇文章。希望你读完这篇文章以后，会对你的机器学习有所裨益。本文介绍了如何实现图像分类的基础概念，
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2024-08-17 10:44:12
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代码结构整体代码结构如下图所示： 点击run.py文件，直接运行。可以手动调节参数以及更换模型1数据集本文采用的数据集属于清华NLP组提供的THUCNews新闻文本分类数据集的一个子集（原始的数据集大约74万篇文档，训练起来需要花较长的时间）。数据集请自行到THUCTC：一个高效的中文文本分类工具包下载，请遵循数据提供方的开源协议。下载的数据放入THUCNews/data目录中。本次训练使用了其中
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2024-05-31 10:15:40
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CNN最初是用于图像分类。因为图像的分类信息往往只是体现在图像的某个局部特征上，而CNN能通过训练，去寻找这个局部特征。CNN在图像里，采用的是2D的卷积，如图所示。 NLP中，对一段文字进行分类（比如情感分析）时，和图像一样，往往是局部的几个词会体现出要表达文字的情感，因此也可以用CNN进行处理。和RNN不同，RNN适用于要根据整段话，提炼出相应的信息。因此RNN需要将这段文字进行encoder
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2023-11-02 22:29:26
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垃圾分类是一项全球范围内越来越受到重视的环保行动，采用深度学习技术进行垃圾分类的自动化处理，不仅可以提高分拣效率，还能有效减少人力成本。本文将探讨如何使用PyTorch实现垃圾分类模型，并详细记录整个过程，包括技术原理、架构分析、源码分析和性能优化。
### 背景描述
随着城市垃圾量的不断增加，垃圾分类成为了当前社会环保工作的重要任务。通过机器学习和深度学习技术实现垃圾分类，将人工分拣的低效和
一、他说的是对的前几天看到一篇关于大连理工大学的研三学长的去世新闻，仔细看了他的遗书，很是泪目。他说同样的条件，做出的实验结果是不同的。 在训练我这个模型的时候，深深体会到了这个感受，有时候收敛，有时候无论怎么也不收敛。可能这个还容易解释一点，模型的很多参数是初始化的，不同的参数会跑到局部最you，模型陷在了一个局部最优点，出不去。 可能我这个模型的结构和参数都有问题，在训练过程中，损失最低也就是
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2024-09-28 10:48:30
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NLP（十六）轻松上手文本分类
背景介绍 文本分类是NLP中的常见的重要任务之一，它的主要功能就是将输入的文本以及文本的类别训练出一个模型，使之具有一定的泛化能力，能够对新文本进行较好地预测。它的应用很广泛，在很多领域发挥着重要作用，例如垃圾邮件过滤、舆情分析以及新闻分类等。
现阶段的文本分类模型频出，种类繁多，花样百变，既有机器学习中的朴素贝叶斯
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2023-09-14 12:26:44
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NLP——文本分类模型（一）1、引入最为自然语言处理中最为基础的任务，文本分类一直受到了很多的关注，本文主要关注在深度学习在文本分类中的应用。通过textCNN，DCNN，RCNN，HAN四种经典的文本分类模型来描述深度学习在文本分类模型中的应用。2、textCNN模型2.1 textCNN的引入目前，大多数的深度学习都是从CNN神经网络模型开始的，我们知道，CNN模型被更多的应用在了图像领域之中
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2023-10-03 21:13:37
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目录摘要：1.卷积神经网络介绍：2.卷积神经网络（CNN）构建与训练：2.1 CNN的输入图像2.2 构建CNN网络2.3 训练CNN网络3.卷积神经网络（CNN）的实际分类测试：4.本文Matlab实验代码：摘要：使用Matlab自带的深度学习工具箱构建卷积神经网络（CNN）进行图片分类，以识别并分类手写数字为例。首先将大量的图片数据导入；然后给不同种类的图片打上对应的分类的标签，划分为训练集和
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2023-08-12 15:28:16
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4. 使用预训练的PyTorch网络进行图像分类这篇博客将介绍如何使用PyTorch预先训练的网络执行图像分类。利用这些网络只需几行代码就可以准确地对1000个常见对象类别进行分类。这些图像分类网络是开创性的、最先进的图像分类网络，包括VGG16、VGG19、Inception、DenseNet和ResNet。 这些模型是由负责发明和提出上述新型架构的研究人员训练的。训练完成后，这些研究人员将模型
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2024-01-30 01:52:53
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卷积神经网络（CNN）在计算机视觉领域取得了极大的进展，但是除此之外CNN也逐渐在自然语言处理（NLP）领域攻城略地。本文主要以文本分类为例，介绍卷积神经网络在NLP领域的一个基本使用方法。0. 文本分类所谓文本分类，就是使用计算机将一篇文本分为a类或者b类，属于分类问题的一种，同时也是NLP中较为常见的任务。一. 词向量 &nb
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2024-02-19 11:22:48
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实战:://github.com/jiangxinyang227/NLP-Project一、简介：1、传统的文本分类方法：【人工特征工程+浅层分类模型】 （1）文本预处理：①（中文）文本分词正向/逆向/双向最大匹配;基于理解的句法和语义分析消歧；基于统计的互信息/CRF方法；WordEmbedding + Bi-LSTM+CRF方法去停用词：维护一个停用词表（2）特征提取特征选
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2023-07-31 22:58:47
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由于实验室目前研究方向偏重于NLP和知识图谱，在学习了一段时间机器学习相关内容后，也决定暂时侧重于NLP相关内容的研究。对NLP方面的相关调研工作做一个总结，顺序不分先后。这部分内容可能和笔记-深度学习场景调研有交集，在此就不重复写已有的东西。依存句法分析（Dependency Parsing，DP）、语义依存分析（Samantic Dependency Parsing，SDP）、语义角色标注（S
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2024-05-22 17:02:32
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