Публикации по теме 'nlp'
Раскрытие возможностей унифицированной многообразной аппроксимации и проекции для уменьшения размерности
Равномерное многомерное приближение и проецирование (UMAP) — это мощный метод машинного обучения, который позволяет сводить многомерные данные в низкоразмерное пространство, сохраняя при этом топологическую структуру данных. Это достигается за счет использования нечеткой топологической структуры, которая позволяет идентифицировать лежащее в основе многообразие данных и спроецировать это многообразие на пространство меньшей размерности.
Одним из ключевых преимуществ UMAP является его..
OpenOrca-Preview1–13B: экономичная языковая модель
Введение
Языковые модели — это мощные инструменты, которые могут генерировать тексты на естественном языке на основе заданных входных данных или контекста. У них много применений в обработке естественного языка, таких как обобщение текста, ответы на вопросы, создание диалогов и многое другое. Однако большинство существующих языковых моделей либо предварительно обучены на больших корпусах текстов, которые могут не отражать конкретную область или интересующую задачу, либо настроены на..
Шаг 4. Освоение предварительной обработки текста — 3
На этом этапе мы изучаем более продвинутые методы преобразования наших текстовых данных в числовые векторы, что делает их пригодными для алгоритмов. Эти методы в основном относятся к категории распределенных представлений.
Распределенные представления
Распределенные представления являются противоположностью локальных представлений. Это плотные векторы, которые обычно намного меньше размера словаря и разработаны таким образом, чтобы улавливать сходство между связанными словами...
Используйте FastText на модели, обученной на GloVe
Примечание: эта статья предназначена для читателей, которые уже знакомы с встраиванием слов и их использованием
TL;DR
Возьмите 10 самых распространенных английских слов и используйте их в качестве обучающего набора. Используйте линейную регрессию, чтобы научиться отображать одно на другое. Подключение этого усвоенного преобразования работает достаточно хорошо, даже если ценность потерь при обучении / проверке не так низка.
Структура статьи
Проблема: Я описываю, почему было..
MLforSocial: прогнозирование предвзятости СМИ
Использование машинного обучения для понимания и прогнозирования предвзятости СМИ в статьях.
Задний план
Предвзятость СМИ - это предвзятость или предполагаемая предвзятость журналистов в средствах массовой информации, включая социальные сети, в отношении выбора событий и историй, которые освещаются, и того, как они освещаются.
Термин предвзятость СМИ подразумевает повсеместное или широко распространенное предубеждение, противоречащее стандартам журналистики , а не точку..
Мультимодальные и кроссмодальные приложения: новый способ взаимодействия!
Узнайте о будущем приложений ИИ и о том, как выйти за рамки одной модальности.
Введение
Мультимодальные и кроссмодальные приложения становятся все более популярными, поскольку мы ищем способы более эффективного общения друг с другом и обмена информацией. Существует множество различных способов общения, и у каждого из них есть свои преимущества и недостатки. Например, разговорный язык очень эффективен для быстрой передачи информации, но может быть трудно понять человека с сильным..
Генеративные модели грабят попугаев?
#ИИ #Генеративные_Модели
Некоторые говорят, что эти сложные модели глубокого обучения — просто стохастические попугаи-грабители. Ну и какой ответ? Да или нет точно. Давайте спорить об этом.
Если взять один-два слоя в модели обучения, то можно сказать, что да, есть какое-то грабеж. Но здесь, в живых моделях, система работает со многими линейными или нелинейными активациями (в зависимости от обстоятельств). Следовательно, кроме суммирования, применяются нелинейные функции, которые..
Новые материалы
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
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..