腾讯云
开发者社区
文档
建议反馈
控制台
登录/注册
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
搜索
搜索
关闭
发布
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
返回腾讯云官网
SimpleAI
专栏成员
举报
104
文章
156875
阅读量
37
订阅数
订阅专栏
申请加入专栏
全部文章(104)
NLP 服务(27)
其他(21)
深度学习(18)
网络安全(18)
https(18)
机器学习(17)
神经网络(17)
编程算法(17)
人工智能(12)
模型(9)
数据(7)
批量计算(5)
python(4)
linux(4)
pytorch(4)
css(3)
html(3)
git(3)
开源(3)
论文(3)
node.js(2)
github(2)
腾讯云测试服务(2)
numpy(2)
决策树(2)
keras(2)
数据结构(2)
chatgpt(2)
data(2)
distribution(2)
embedding(2)
label(2)
lm(2)
model(2)
测试(2)
基础(2)
LoRa(2)
LLM(2)
数据挖掘(1)
tensorflow(1)
java(1)
go(1)
ide(1)
api(1)
搜索引擎(1)
容器镜像服务(1)
日志服务(1)
访问管理(1)
机器翻译(1)
短信(1)
企业(1)
容器(1)
serverless(1)
强化学习(1)
kernel(1)
模式识别(1)
微信(1)
windows(1)
特征工程(1)
jupyter notebook(1)
background(1)
detection(1)
event(1)
events(1)
global(1)
gpt(1)
input(1)
ld(1)
local(1)
lstm(1)
matrix(1)
mnist(1)
target(1)
zero(1)
函数(1)
互联网(1)
开发(1)
框架(1)
设计(1)
实践(1)
数学(1)
搜索(1)
统计(1)
性能(1)
异常(1)
搜索文章
搜索
搜索
关闭
通俗科普文:贝叶斯优化与SMBO、高斯过程回归、TPE
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
AutoML, Bayesian Optimization (BO), Sequential Model Based Optimisation (SMBO), Gaussian Process Regression (GPR), Tree Parzen Estimator (TPE).
beyondGuo
2022-03-28
3.1K
0
「课代表来了」跟李沐读论文之——Transformer
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
编程算法
背景是机器翻译、encoder-decoder框架,而且一般都会在中间使用Attention机制。
beyondGuo
2021-12-21
801
0
什么是Inductive bias(归纳偏置)?
机器学习
深度学习
人工智能
编程算法
神经网络
文章比较长,也不是我熟悉的领域,所以我只是随便瞅了瞅,里面有一段话和一个表,对inductive bias做了很详细清楚的解释:
beyondGuo
2021-12-15
2.8K
0
张俊林:对比学习「Contrastive Learning」研究进展精要
机器学习
神经网络
人工智能
深度学习
批量计算
作者简介: 张俊林,现任新浪微博机器学习团队AI Lab的负责人,主要推动业界先进技术在微博的信息流推荐业务落地。博士毕业于中科院软件所,主要的专业兴趣集中在自然语言处理及推荐搜索等方向,喜欢新技术并乐于做技术分享,著有《这就是搜索引擎》,《大数据日知录》,广受读者好评。
beyondGuo
2021-07-23
6K
0
一个小问题:深度学习模型如何处理大小可变的输入
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
keras
前几天在学习花书的时候,和小伙伴们讨论了“CNN如何处理可变大小的输入”这个问题。进一步引申到“对于大小可变的输入,深度学习模型如何处理?”这个更大的问题。因为这里面涉及到一些概念,我们经常搞混淆,比如RNN单元明明可以接受不同长度的输入,但我们却在实际训练时习惯于使用padding来补齐;再比如CNN无法直接处理大小不同的输入,但是去掉全连接层之后又可以;再比如Transformer这种结构,为何也可以接受长度不同的输入。因此,这里我想总结一下这个问题:
beyondGuo
2021-06-29
2.8K
0
如何在只有词典的情况下提升NER落地效果
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
今天介绍一个论文autoner[1],主要是为了探索如何在只有词典的情况下,提升NER实际落地效果;
beyondGuo
2021-02-19
1.4K
0
【Embedding】fastText:极快的文本分类工具
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
编程算法
今天我们来看 Mikolov 大佬 2016 年的另一大巨作——fastText。2013 年大佬在 Google 开源了 Word2Vec,2016 年刚就职于 FaceBook 就开源了 fastText,全都掀起了轩然大波。
beyondGuo
2020-06-12
1.8K
0
CS224n笔记[6]:更好的我们,更好的RNNs
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
相比于计算机视觉,NLP可能看起来没有那么有趣,这里没有酷炫的图像识别、AI作画、自动驾驶,我们要面对的,几乎都是枯燥的文本、语言、文字。但是,对于人工智能的征途来说,NLP才是皇冠上的那颗珍珠,它美丽却又难以摘取,当NLP的问题解决了,机器才真正具备了理解、思考的能力,我们才敢说实现了真正的“智能”。
beyondGuo
2020-06-02
901
0
【Hello NLP】CS224n笔记[5]:语言模型(LM)和循环神经网络(RNNs)
机器学习
深度学习
人工智能
NLP 服务
神经网络
相比于计算机视觉,NLP可能看起来没有那么有趣,这里没有酷炫的图像识别、AI作画、自动驾驶,我们要面对的,几乎都是枯燥的文本、语言、文字。但是,对于人工智能的征途来说,NLP才是皇冠上的那颗珍珠,它美丽却又难以摘取,当NLP的问题解决了,机器才真正具备了理解、思考的能力,我们才敢说实现了真正的“智能”。
beyondGuo
2020-05-25
853
0
【Hello NLP】CS224n笔记[4]:自然语言中的依存分析(Dependency Parsing)
编程算法
NLP 服务
linux
机器学习
神经网络
SimpleAI 【HelloNLP】系列笔记,主要参考各知名网课(Stanford CS224n、DeepLearning.ai、李宏毅机器学习等等),并配合NLP的经典论文和研究成果、我的个人项目实践经验总结而成。希望能和各位NLP爱好者一起探索这颗AI皇冠的明珠!
beyondGuo
2020-03-25
981
0
【DL笔记2】矢量化技巧&Logistic Regression算法解析
机器学习
python
numpy
编程算法
为啥呢,因为深度学习中的数据量往往巨大,用for循环去跑的话效率会非常低下,相比之下,矩阵运算就会快得多。而python的矩阵“传播机制(broadcasting)”和专门用于矩阵计算的numpy包更是给了我们使用矩阵运算的理由。
beyondGuo
2020-03-11
657
0
机器学习算法复习手册——SVM
编程算法
机器学习
神经网络
深度学习
本手册整理自机器学习各相关书籍、网络资料、个人的理解与实践。总体编写宗旨: ①一看就懂; ②用20%的文字,涵盖80%的内容。 至于剩下的20%,一般属于比较偏、难的部分,建议自行查询相关书籍资料学习。而只用20%的文字,则代表手册里面几乎没有废话,也只有极少数必要的例子。
beyondGuo
2019-12-27
525
0
机器学习算法Code Show——决策树
决策树
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
上一篇文章机器学习算法复习手册——决策树在复习完基本概念之后,我给自己挖了一个坑:用python写一个决策树出来(注意,不是sklearn调包)。虽然说这个东西在几年前我写过一次,但又写一次,发现很多地方还有挺折磨我的。今天,就来填这个坑,分享一下我写的很垃圾的ID3决策树算法。
beyondGuo
2019-11-01
533
0
何时能懂你的心——图卷积神经网络(GCN)
node.js
机器学习
深度学习
人工智能
数据结构
深度学习一直都是被几大经典模型给统治着,如CNN、RNN等等,它们无论再CV还是NLP领域都取得了优异的效果,那这个GCN是怎么跑出来的?是因为我们发现了很多CNN、RNN无法解决或者效果不好的问题——图结构的数据。
beyondGuo
2019-07-07
2.7K
1
ON-LSTM:能表示语言层次的LSTM
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
LSTM作为序列模型一直是自然语言处理的最佳选择之一,即使transformer出现了也依然无法撼动LSTM在NLP界的江湖地位。
beyondGuo
2019-07-07
1.3K
0
放弃幻想,全面拥抱Transformer:自然语言处理三大特征抽取器(CNN/RNN/TF)比较
机器学习
在辞旧迎新的时刻,大家都在忙着回顾过去一年的成绩(或者在灶台前含泪数锅),并对2019做着规划,当然也有不少朋友执行力和工作效率比较高,直接把2018年初制定的计划拷贝一下,就能在3秒钟内完成2019年计划的制定,在此表示祝贺。2018年从经济角度讲,对于所有人可能都是比较难过的一年,而对于自然语言处理领域来说,2018年无疑是个收获颇丰的年头,而诸多技术进展如果只能选择一项来讲的话,那么当之无愧的应该就是Bert模型了。在知乎上一篇介绍Bert的文章“从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史”里,我曾大言不惭地宣称如下两个个人判断:一个是Bert这种两阶段的模式(预训练+Finetuning)必将成为NLP领域研究和工业应用的流行方法;第二个是从NLP领域的特征抽取器角度来说,Transformer会逐步取代RNN成为最主流的的特征抽取器。关于特征抽取器方面的判断,上面文章限于篇幅,只是给了一个结论,并未给出具备诱惑力的说明,看过我文章的人都知道我不是一个随便下结论的人(那位正在补充下一句:“你随便起来不是……”的同学请住口,请不要泄露国家机密,你可以继续睡觉,吵到其它同学也没有关系,哈哈),但是为什么当时我会下这个结论呢?本文可以看做是上文的一个外传,会给出比较详实的证据来支撑之前给出的结论。
beyondGuo
2019-01-23
803
0
Why Writing?
数据结构
机器学习
python
java
编程算法
对于计算机,一开始我是抗拒的,高考填志愿,第一志愿是金融,第二志愿是国际金融,第三志愿想来想去填了一个管理科学。。。以我高出录取线两分的成绩,我理所当然地被分到第三志愿——管理科学。鬼知道这玩意居然在信息学院!居然是学计算机!居然课程表里都是C++、面向对象程序设计、数据结构...让人心碎啊!
beyondGuo
2018-10-25
422
0
没有更多了
社区活动
【纪录片】中国数据库前世今生
穿越半个世纪,探寻中国数据库50年的发展历程
立即查看
Python精品学习库
代码在线跑,知识轻松学
立即查看
博客搬家 | 分享价值百万资源包
自行/邀约他人一键搬运博客,速成社区影响力并领取好礼
立即体验
技术创作特训营·精选知识专栏
往期视频·千货材料·成员作品 最新动态
立即查看
领券
问题归档
专栏文章
快讯文章归档
关键词归档
开发者手册归档
开发者手册 Section 归档