Публикации по теме 'nlp'
Архитектура сквозного трансформатора - часть кодировщика
Немного внимания, которое вам нужно, чтобы понять бумагу «Внимание, вам нужно».
Здравствуйте, ученые!
Практически во всех современных моделях НЛП, таких как Bert, GPT, T5 и во многих вариантах, используется трансформатор. иногда мы используем только кодировщик (Bert) преобразователя или просто декодер (GPT).
Чтобы сначала разобраться в этих моделях, мы должны иметь глубокое понимание того, как работает Transformer, и роли его элементов.
Сети RNN и LSTM используются для..
Список наборов данных машинного обучения из другого домена
Вот список наборов данных с открытым исходным кодом из разных доменов.
1. Наборы данных для общего машинного обучения:
а. Классификация:
Виды ирисов : этот набор данных является самой известной базой данных, которую можно найти в литературе по распознаванию образов. Он содержит 3 класса по 50 экземпляров в каждом, где каждый класс относится к типу ириса. Классификация грибов : этот набор данных включает описания гипотетических образцов, соответствующих 23 видам грибов...
Остаться или уйти, алгоритмический урок по поддержке людей
Остаться или уйти, алгоритмический урок по поддержке людей
Наша заключительная презентация в CS224C (НЛП для вычислительных социальных наук) касалась исследования 2012 года И-Чиа Ванга, Роберта Краута и Джона М. Левина под названием Остаться или уйти? Связь эмоциональной и информационной поддержки с обязательствами в онлайн-группах поддержки здоровья .
Два докладчика провели наш класс по этой статье, проведя ряд групповых занятий и обсуждений. Их я буду обсуждать вместе с..
Отображение моих данных Facebook - Часть 1: Простое НЛП
Некоторое время назад меня по-настоящему зацепила мысль о количестве текстовых данных, которые я генерирую за день. Если вы похожи на меня, скорее всего, вы много пишете. Электронные письма. Текстовые сообщения. Facebook. А может быть, у вас есть и другие творческие выходы. Возможно, вы ведете дневник или пишете музыку или что-то в этом роде. Может быть, вы студент и у вас есть письменные задания. Что касается меня, я действительно хотел получить некоторое представление обо всех этих..
Понимание семантических и синтаксических свойств в обработке естественного языка
Понимание семантических и синтаксических свойств в обработке естественного языка
Обработка естественного языка (NLP) – это быстро развивающаяся область, в которой основное внимание уделяется обучению машин понимать человеческий язык. Одной из ключевых задач НЛП является расшифровка сложной структуры языка, которая включает в себя понимание как семантических, так и синтаксических свойств. В этом сообщении блога мы рассмотрим различия между семантическими и синтаксическими свойствами..
Конечные точки вывода HuggingFace
Быстрое развертывание моделей Transformers для серийного производства
Постоянной темой моих статей было развертывание ваших моделей машинного обучения. По мере того, как машинное обучение становится все более популярным, растет и количество вариантов развертывания моделей для пользователей. HuggingFace , в частности, стал лидером в области машинного обучения, и для специалистов по науке о данных невероятно вероятно, что вы использовали модель трансформеров в прошлом.
HuggingFace..
[NLP] Основы: понимание регулярных выражений
Единственное руководство, которое вам когда-либо понадобится
Когда я начал изучать обработку естественного языка, регулярные выражения действительно казались иностранным языком. Я изо всех сил пытался понять синтаксис, и мне потребовались часы, чтобы написать регулярное выражение, которое возвращало бы ввод, который я искал. Естественно, я старался держаться от них подальше как можно дольше.
Но правда в том, что вам, как специалисту по данным, рано или поздно придется заняться..
Новые материалы
Технологии для нетехнологов 6: Простое объяснение языков программирования
Одним словом, программирование — это автоматизация, но в более широком смысле — это способ «поручить компьютеру выполнять различные задачи». Инструкции отправляются кодом, и этот код может быть..
CS373 Summer 2018: Миранда Фуленчек
CS373 Summer 2018: Миранда Фуленчек
Неделя 1: 4 июня — 10 июня
Что вы делали на прошлой неделе?
Занятия начались на этой неделе, поэтому большую часть времени я потратил на..
Как развивается смешанно-целочисленное программирование, часть 7
Унифицированная техника раннего завершения для первично-двойственных алгоритмов в смешанно-целочисленном коническом программировании (arXiv)
Автор : Ювэнь Чэнь , Кэтрин Нин , Поль Гулар..
Как научить модель Keras распознавать текст переменной длины
Я некоторое время играл с официальным примером Keras image_ocr.py и хочу поделиться своими выводами в этом посте.
В официальном примере выполняется только обучение модели, но отсутствует..
Практическая пакетная нормализация
История начинается после использования инициализации He вместе с ELU (или любым вариантом ReLU) может значительно снизить опасность проблем с исчезающими/взрывающимися градиентами в начале..
Поэзия онлайн-кодирования: путешествие пикселей и страсти
В мире, наполненном инновациями, онлайн-обучение программированию становится холстом, на котором обретает форму полотно вашей мечты. Это больше, чем просто создание строк кода; это сродни..
Обработка изображений с помощью Python - размытие и повышение резкости для начинающих
Как применить ядра свертки к цветным изображениям?
В этой статье мы обсудим, как применять ядра размытия и повышения резкости к изображениям. Эти базовые ядра составляют основу многих более..