Публикации по теме 'nlp'
Multi-head Attention для обобщения глобального контекста в мультимодальном анализе
При работе с мультимодальностями, состоящими из изображений, видео, категориальных и числовых входных данных, одной из основных проблем является то, как объединить данные из нескольких потоков в одно вложение, которое можно использовать для последующих задач.
Один из подходов состоит в том, чтобы объединить вложения (полученные путем передачи каждого из входных данных через отдельные кодировщики) вместе последовательно и пройти через ряд линейных слоев ( фрагмент ниже ), надеясь, что..
Мета-обучение: научиться учиться
В последние годы было много ажиотажа вокруг идеи метаобучения в области искусственного интеллекта (ИИ). Метаобучение, также известное как «обучение обучению», представляет собой подход, который позволяет системам ИИ научиться быстро адаптироваться к новым задачам, используя свой предыдущий опыт. В этом сообщении блога мы рассмотрим концепцию метаобучения, приведем примеры и аналогии, а также обсудим преимущества и недостатки этого подхода.
Что такое метаобучение?
Метаобучение — это..
Введение в векторное встраивание
ВНЕДРЕНИЕ ВЕКТОРА:
это метод изучения числовых представлений токена (слова), которые приблизительно соответствуют их лексическому значению. Эти представления изучаются с помощью наблюдаемых слов в контексте их появления в больших объемах данных.
Это обеспечивает слово с вектором, который определяет точку в пространстве вложения.
Spacy предоставляет предварительно обученные векторы слов для разных языков, например, модель lg English содержит полмиллиона токенов в словаре модели, и..
Простое распознавание намерений и ответы на вопросы с DeepPavlov
Эта статья является частью текущей серии о фреймворке DeepPavlov . Вы также можете ознакомиться с полным списком статей .
Перейдем сразу к делу. Предположим, ваши клиенты, вероятно, зададут очень ограниченный круг вопросов. Вы можете ответить на эти вопросы либо через колл-центр поддержки клиентов, либо через виджет чата на веб-странице. В обоих этих случаях для пользовательского ввода вы должны решить, является ли он семантически похожим на один из предопределенных вопросов, а затем..
Вот еще один учебник Ричарда Сочера и Кристофера Мэннинга.
Вот еще один туториал от Richard Socher и Christopher Manning .
https://nlp.stanford.edu/courses/NAACL2013/
Использование MeCab и добавление пользовательского словаря в MeCab
Учебное пособие по английскому языку MeCab для программистов, которые не - носители японского языка
Если вы инженер НЛП, работающий в Японии, вы наверняка слышали о библиотеке сегментации текста MeCab. Эта библиотека широко используется как в академических кругах, так и в промышленности Японии. А если вы не являетесь носителем японского языка, использовать этот инструмент может быть сложно, потому что документы в основном написаны на японском языке. Поэтому я пишу этот учебник,..
Лучшее полное руководство по архитектуре трансформаторов в 2023 году
Если вы думаете, что «Трансформеры» — это серия боевиков, снятых гениальным Майклом Бэем, возможно, эта статья не для вас. Вы не ошибаетесь, но как-то не правы восьмерки. Если вы находитесь в разделе «Vaswani et al. Команда», терпите меня; эта статья для вас.
Жизнь практикующего глубокое обучение полна несчастий. Как только вы думаете, что освоили архитектуру, вы обнаруживаете, что совершенно новый подход претендует на статус современного, оставив ваш заветный RetinaNet…
Новые материалы
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..
ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..