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认识文本预处理
编码
对象
模型
数据
自然语言处理
将一段文本使用张量进行表示，其中一般将词汇为表示成向量，称作词向量，再由各个词向量按顺序组成矩阵形成文本表示
@小森
2024-06-02
13
0
注意力机制详解
机器翻译
翻译
函数
框架
模型
我们观察事物时，之所以能够快速判断一种事物(当然允许判断是错误的), 是因为我们大脑能够很快把注意力放在事物最具有辨识度的部分从而作出判断，而并非是从头到尾的观察一遍事物后，才能有判断结果. 正是基于这样的理论，就产生了注意力机制。
@小森
2024-06-02
33
0
安装PyTorch详细步骤
深度学习
pytorch
框架
系统
优化
目前常见的深度学习框架有很多，最出名的是：PyTorch（facebook出版）， Tensorflow（谷歌出版），PaddlePaddle（百度出版）。PyTorch是目前最主流的深度学习框架，我们就选择PyTorch肯定没错。
@小森
2024-05-31
133
0
Tensors张量操作
存储
tensor
torch
数据
数据类型
将两个或者多个tensor进行拼接（concat），使用?torch.cat对tensor沿着一个特定的维度进行拼接。
@小森
2024-05-28
86
0
PyTorch的数据处理
pytorch
数据处理
self
tensor
数据
?dataset只是一个类，因此数据可以从外部导入，我们也可以在dataset中规定数据在返回时进行更多的操作，数据在返回时也不一定是有两个。
@小森
2024-05-28
93
0
PyTorch中的模型创建
模型
网络
pytorch
函数
连接
可以用 torchsummary 查看网络结构，如果没有的话，使用pip命令进行安装
@小森
2024-05-27
36
0
认识LSTM模型
函数
连接
模型
网络
lstm
LSTM（Long Short-Term Memory）也称长短时记忆结构, 它是传统RNN的变体, 与经典RNN相比能够有效捕捉长序列之间的语义关联, 缓解梯度消失或爆炸现象。
@小森
2024-05-27
109
0
机器学习中的聚类
机器学习
聚类算法
模型
数据
算法
聚类算法是一种无监督的机器学习算法。 它将一组数据分成若干个不同的群组，使得每个群组内部的数据点相似度高，而不同群组之间的数据点相似度低。常用的相似度计算方法有欧式距离法。
@小森
2024-05-24
26
0
Logistic回归
线性回归
函数
模型
事件
数据
首先，在引入LR(Logistic Regression)模型之前，非常重要的一个概念是，该模型在设计之初是用来解决0/1二分类问题，虽然它的名字中有回归二字，但只是在其线性部分隐含地做了一个回归，最终目标还是以解决分类问题为主。
@小森
2024-05-24
47
0
梯度下降算法
变量
函数
模型
数据
梯度下降算法
? 在线性回归中，我们使用最小二乘法，能够直接计算损失函数最小值时的参数值，但是，最小二乘法有使用的限制条件，在大多数机器学习的使用场景之下，我们会选择梯度下降的方法来计算损失函数的极小值，首先梯度下降算法的目标仍然是求最小值，但和最小二乘法这种一步到位、通过解方程组直接求得最小值的方式不同，梯度下降是通过一种“迭代求解”的方式来进行最小值的求解，其整体求解过程可以粗略描述为，先随机选取一组参数初始值，然后沿着某个方向，一步一步移动到极小值点
@小森
2024-05-24
39
0
RNN-循环神经网络
循环神经网络
神经网络
tensor
数据
网络
自然语言处理（Nature language Processing, NLP）研究的主要是通过计算机算法来理解自然语言。对于自然语言来说，处理的数据主要就是人类的语言，我们在进行文本数据处理时，需要将文本进行数据值化，然后进行后续的训练工作。
@小森
2024-05-24
45
0
PyTorch的卷积和池化
channel
torch
函数
numpy
pytorch
卷积的计算是将卷积核放入左上角，在局部区域间做点积，然后将卷积核在Input上面依次从左向右，从上到下平移。左上角的点积操作：
@小森
2024-05-16
80
0
简单的神经网络
优化
神经网络
函数
连接
模型
我们之前学过sigmoid、relu、tanh等等激活函数，今天我们来看一下softmax。
@小森
2024-05-16
94
0
认识大模型提示词
工具
模型
设计
人工智能
正则表达式
@小森
2024-05-16
71
0
集成学习思想
数据
算法
打包
决策树
模型
集成学习概念：将多个学习器（也称为基学习器）组合成一个更强大的学习器的机器学习技术。
@小森
2024-05-14
79
0
机器学习特征降维
性能
机器学习
变量
模型
数据
特征对训练模型时非常重要的；用于训练的数据集包含一些不重要的特征，可能导致模型性能不好、泛化性能不佳；例如：
@小森
2024-05-13
112
0
机器学习面试篇
模型
数据
算法
机器学习
面试
数据集是机器学习的基础，它包括了用于训练和测试模型所需的数据。数据集通常以矩阵的形式存在，其中每一行代表一个样本（或实例），每一列代表一个特征（或属性）。每个样本都包含了对应于各个特征的数值，数据集通常会被划分为训练集和测试集，有时还包括验证集。训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的性能，而验证集则用于在训练过程中调整模型的参数。
@小森
2024-05-13
57
0
PyTorch 图像篇
数组
神经网络
卷积神经网络
pytorch
计算机视觉
计算机视觉技术是一门包括计算机科学与工程、神经生理学、物理学、信号处理、认知科学、应用数学与统计等多学科的综合性科学技术， 是人工智能的一个重要分支， 目前在智能安防、自动驾驶汽车、医疗保健、生成制造等领域具有重要的应用价值。
@小森
2024-05-13
120
0
认识卷积神经网络
卷积神经网络
连接
数据
网络
神经网络
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是一种特殊类型的神经网络，特别适合于处理具有网格结构的数据，如图像和视频。CNN的设计灵感来源于生物视觉系统，特别是大脑视觉皮层对视觉信息的处理方式。
@小森
2024-05-13
171
0
感知机和神经网络
函数
计算机
模型
搜索
神经网络
人或动物的神经元如下，当人感受到刺激的时候，信号会通过传道部传递信号，最后会作用在效应部做出相应的反应。神经网络是一种运算模型，有大量的节点，神经元节点之间构成了联系，这些神经元负责传递信息和加工信息，神经元可以被训练和强化，形成一种固定的形态，对一些特殊的信息会有更强烈的反应。
@小森
2024-05-13
95
0
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