我现在将介绍一个利用myCobot的实验。这一次，实验将使用模拟器而不是物理机器进行。当尝试使用机器人进行深度强化学习时，在物理机器上准备大量训练数据可能具有挑战性。但是，使用模拟器，很容易收集大量数据集。然而，对于那些不熟悉它们的人来说，模拟器可能看起来令人生畏。因此，我们尝试使用由 Nvidia 开发的 Isaac Gym，它使我们能够实现从创建实验环境到仅使用 Python 代码进行强化学习的所有目标。在这篇文章中，我将介绍我们使用的方法。
导语 PaddlePaddle提供了丰富的运算单元，帮助大家以模块化的方式构建起千变万化的深度学习模型来解决不同的应用问题。这里，我们针对常见的机器学习任务，提供了不同的神经网络模型供大家学习和使用。本周推文目录如下： 3.12：【命名实体识别】 训练端到端的序列标注模型 3.13：【序列到序列学习】 无注意力机制的神经机器翻译 3.14：【序列到序列学习】 使用Scheduled Sampling改善翻译质量 3.15：【序列到序列学习】 带外部记忆机制的神经机器翻译 3.16：【序列到序列学习】 生成
这次的albert某种程度上可能比bert本身更具有意义，恰逢中文预训练模型出来，还是按照之前的数据来做NER方面的fine-tune
命名实体识别（NER）是一种自然语言处理技术，用于在给定的文本内容中提取适当的实体，并将提取的实体分类到预定义的类别下。简单来说，NER 是一种用于从给定文本中提取诸如人名、地名、公司名称等实体的技术。在信息检索方面，NER 有其自身的重要性。
近几年来，基于神经网络的深度学习方法在计算机视觉、语音识别等领域取得了巨大成功，另外在自然语言处理领域也取得了不少进展。在NLP的关键性基础任务—命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）的研究中，深度学习也获得了不错的效果。
在文本自动理解的NLP任务中，命名实体识别(NER)是首要的任务。NER模型的作用是识别文本语料库中的命名实体例如人名、组织、位置、语言等。
本文结构： 学习曲线是什么？ 怎么解读？ 怎么画？ ---- 学习曲线是什么？ 学习曲线就是通过画出不同训练集大小时训练集和交叉验证的准确率，可以看到模型在新数据上的表现，进而来判断模型是否方差偏高或
为了减轻上一篇文章提到的过拟合现象，往往需要增大训练集，但增大训练集的代价往往是高昂的。
选自GitHub 机器之心编译 参与：思源、刘晓坤 本文介绍了一个构建端到端对话系统和训练聊天机器人的开源项目 DeepPavlov，该开源库的构建基于 TensorFlow 和 Keras，并旨在推动 NLP 和对话系统的研究，提升复杂对话系统的实现和评估效果。机器之心简要介绍了该项目和基本技术，希望实现对话机器人的读者可进一步阅读原项目。 项目地址：https://github.com/deepmipt/DeepPavlov 这是一个开源的对话 AI 库，建立在 TensorFlow 和 Keras 上
Flair是一个基于PyTorch构建的NLP开发包，它在解决命名实体识别（NER）、语句标注（POS）、文本分类等NLP问题时达到了当前的顶尖水准。本文将介绍如何使用Flair构建定制的文本分类器。
在过去的几周里，我们对 transformers 和 tokenizers 库进行了一些改进，目的是让从头开始训练新的语言模型变得更加容易。
实体识别和关系抽取是例如构建知识图谱等上层自然语言处理应用的基础。实体识别可以简单理解为一个序列标注问题：给定一个句子，为句子序列中的每一个字做标注。因为同是序列标注问题，除去实体识别之外，相同的技术也可以去解决诸如分词、词性标注（POS）等不同的自然语言处理问题。
新智元编译 来源：blog.otoro.net 作者：David Ha 编译：肖琴 【新智元导读】“世界模型”（World Models）是谷歌大脑研究科学家 David Ha 和 Swiss A
本文结构： 什么是命名实体识别（NER） 怎么识别？ ---- cs224d Day 7: 项目2-用DNN处理NER问题 课程项目描述地址 ---- 什么是NER？ 命名实体识别（NER）是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。命名实体识别是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译等应用领域的重要基础工具，作为结构化信息提取的重要步骤。摘自BosonNLP 怎么识别？ 先把解决问题的逻辑说一下，然后解释主要的代码，有兴趣的话，完整代码请去这里看。 代码是在 Tensor
Flair 0.4 版本集成了更多新模型、大量新语言、实验性多语言模型、超参数选择方法、BERT 嵌入和 ELMo 嵌入等。
作者：Lars Kjeldgaard 翻译：王闯（Chuck）校对：和中华 本文约2500字，建议阅读7分钟本文基于丹麦团队研发的Python开源包NERDA演示了如何通过简单微调BERT Transformer来处理NER任务。
Flair 是 Zalando Research 开发的一款简单易用的 Python NLP 库，近日，Flair 0.4 版发布！
本文源码已经上传至 github.: https://github.com/HuBlanker/Keras-Chinese-NER
DeepPavlov 是一个基于 TensorFlow、Keras 和 PyTorch 构建的开源对话式 AI 库。
NLP技术最有用的应用之一是从非结构化文本（合同、财务文档、医疗记录等）中提取信息，这使得自动数据查询能够有用武之地。
TextBrewer是一个基于PyTorch的、为实现NLP中的知识蒸馏任务而设计的工具包，
作者：王岳王院长 知乎：https://www.zhihu.com/people/wang-yue-40-21 github: https://github.com/wavewangyue 编辑：yuquanle
CRF，英文全称为Conditional Random Field, 中文名为条件随机场，是给定一组输入随机变量条件下另一组输出随机变量的条件概率分布模型，其特点是假设输出随机变量构成马尔可夫（Markov）随机场。
信息抽取是 NLP 任务中非常常见的一种任务，其目的在于从一段自然文本中提取出我们想要的关键信息结构。
在网上看到有人用 seq2seq 训练一个对对联的机器人，很好奇能不能用Google的BERT预训练模型微调，训练出一个不仅可以对传统对子，也可以对新词新句的泛化能力更好的对对联高手。今天大年初一，这样的例子刚好应景。在Google公开的BERT源代码中，附带两个微调的例子，一个是阅读理解，run_squad.py， 另一个是双句或单句分类, run_classifier.py ，并没有命名实体识别或者是 seq2seq 的例子。这次实验我会深度修改 Google BERT 在预训练数据上的微调模型，使得输出是与输入等长的序列。即上联中的每个字都会对应下联中相同位置的一个字，此任务比seq2seq简单，不需要将上联映射到潜在空间的一个向量后使用解码器产生非等长序列。既然 BERT 对输入的每一个 token 都产生了一个潜在空间的 768 维的向量，我们只需要再加一层，将每个token的768维向量变换成字典空间的 N （N=21128）维向量即可。
【新智元导读】自动机器学习（AutoML）是近来很活跃的研究方向。KDnuggets 的主编 Matthew Mayo 写了一篇文章介绍了 AutoML 的概念，以及为什么要做自动机器学习。本文后附 AI 软件工程师 Thibault Neveu 发表在 Medium 的文章，介绍他如何训练神经网络自动编程。 在过去几年，自动机器学习（AutoML）成了一个研究的热点。在继续接下来的话题之前，我们先简单介绍什么是 AutoML，它为什么重要。然后，我们将介绍一个训练神经网络自动编程的项目，附上代码，你可以自
在本文中，我们将介绍三种提高循环神经网络性能和泛化能力的高级技术。我们演示有关温度预测问题的三个概念，我们使用建筑物屋顶上的传感器的时间数据序列。
译：胡杨& 面包君&Fantzy同学 解答：寒小阳 & 龙心尘 编者按：本期文章是我们为读者带来的【斯坦福大学CS224d课程】专题第五期。文章内容为斯坦福cs224d 作业测验的内容的第二部分，供
到本章为止，我们已经使用Transformers模型来解决英文语料的NLP任务，但如果我们语料是用Greek, Swahili或者Klingon等语言组成，现在怎么办？ 一种方法是在Hugging Face Hub上搜索合适的预训练语言模型，并在手头的任务上对其进行微调。 然而，这些预训练的模型往往只存在于像德语、俄语或普通话这样的 "丰富资源 "的语言，这些语言有大量的网络文本可供预训练。 当语料库是多语言的时候，另一个常见的挑战出现了，在产品化环境中维护多个单语模型对我们以及工程团队来说是没有乐趣的。
K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。
前言 上月导师在组会上交我们用tensorflow写深度学习和卷积神经网络，并把其PPT的参考学习资料给了我们， 这是codelabs上的教程：《TensorFlow and deep learning,without a PhD》 https://codelabs.developers.google.com/codelabs/cloud-tensorflow-mnist/#0 当然需要安装python，教程推荐使用python3。 好多专业词太难译了，查了下，大家有些都是不译的。 比如：dropou
本教程介绍如何使用 tf.Keras 时序 API 从头开始训练模型，将 tf.Keras 模型转换为 tflite 格式，并在 Android 上运行该模型。我将以 MNIST 数据为例介绍图像分类，并分享一些你可能会面临的常见问题。本教程着重于端到端的体验，我不会深入探讨各种 tf.Keras API 或 Android 开发。
噪声点处理：对原点周围的八个点进行扫描，比较。当该点像素值与周围8个点的值小于N时，此点为噪点 。
命名实体识别（NER）是自然语言处理中的一项关键任务，旨在从文本中识别并提取出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织机构名等。通过NER，计算机可以更好地理解文本，帮助我们从海量文本数据中快速获取有用信息，是许多NLP应用的基础，如信息提取、问答系统等。
最近在工作上处理的都是中文语料，也尝试了一些最近放出来的预训练模型（ERNIE，BERT-CHINESE，WWM-BERT-CHINESE），比对之后还是觉得百度的ERNIE效果会比较好，而且使用十分方便，所以今天就详细地记录一下。希望大家也都能在自己的项目上取得进展~
AI 研习社按：这篇文章来自俄罗斯数据科学家、机器学习爱好者、创业公司的计算机视觉研究员 Alexander Aveysov。他参加了 2018 年度的「Machine Can See」的对抗性样本攻防大赛，并在比赛中获得了第二名。这篇文章是他对这次比赛的个人感想以及经验总结。AI 研习社编译如下。
AI 科技评论按：这篇文章来自俄罗斯数据科学家、机器学习爱好者、创业公司的计算机视觉研究员 Alexander Aveysov。他参加了 2018 年度的「Machine Can See」的对抗性样本攻防大赛，并在比赛中获得了第二名。这篇文章是他对这次比赛的个人感想以及经验总结。AI 科技评论编译如下。
近年来，深度学习方法在特征抽取深度和模型精度上表现优异，已经超过了传统方法，但无论是传统机器学习还是深度学习方法都依赖大量标注数据来训练模型，而现有的研究对少量标注数据学习问题探讨较少。本文将整理介绍四种利用少量标注数据进行命名实体识别的方法。
Illustrator 2021 v25.0.0.60 For Mac版是一款十分专业优秀的矢量图形绘制软件，不仅提供了大型画布、面板、画笔、移动工具、矩形工具、对齐工具等各种工具和强大的功能，还提供了超级给力的文字工具，支持自由添加效果、管理样式以及编辑单个字符，从而进行精彩的版式设计，从而可以很好的帮助数以百万计的设计人员和艺术家设计徽标、图标、广告牌、书籍插图、产品包装、wed图形、移动图形等等内容，十分强大。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx nerpy实现了BertSoftmax、BertCrf、BertSpan等多种命名实体识别模型，并在标准数据集上比较了各模型的效果。 https://github.com/shibing624/nerpy Evaluation 说明： 结果值均使用F1 结果均只用该数据集的train训练，在test上评估得到的表现，没用外部数据 shibing624/bert4ner-base-chinese模型达到同级别参数量SOT
当我们使用 Spark 进行数据处理时，我们首选的机器学习框架是 scikit-learn。随着计算机变得越来越便宜，机器学习解决方案的上市时间变得越来越关键，我们探索了加快模型训练的各种方法。其中一个解决方案是将 Spark 和 scikit-learn 中的元素组合到我们自己的混合解决方案中。
k-NN (k-nearest neighbor) 由 Cover 和 Hart 于 1968 年提出，属于机器学习算法中的监督学习算法，可以用来解决分类和回归问题。
集成模型是一种能在各种的机器学习任务上提高准确率的强有力技术。在这篇文章中，我会分享我在Kaggle比赛中的集成方法。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 来自：AI Station 论文标题： Few-shot Named Entity Recognition with Entity-level Prototypical Network Enhanced by Dispersedly Distributed Prototypes 作者单位：国防科技大学 论文链接：https://arxiv.org/abs/2208.08023 01 — 方法介绍 Few-shot NER的三阶段：Train、Adapt、Recog
最近遇到一个需要对算法加速的场景，了解到了一个比较简洁实用的方法：Bert-of-theseus[1], 了解了原理后参考代码实验后，验证了其有效性，总结一下。
【导读】在CVPR2017上举办的VQA（Visual Question Answering）比赛中，基于双向注意力机制视觉问答（Bottom-Up and Top-Down Attention for Visual Question Answering）取得了冠军。其主要贡献在于提出了Bottom-Up and Top-Down Attention的机制， 不仅用一个个的单词，来指代检测到的物体，这种方法在含空间信息的同时还可以对应多个单词，比如一个形容词和名词，提供丰富的语义表现力。最近香港科技大学的H
作者：伏草惟存 来源：http://www.cnblogs.com/baiboy/p/nltk2.html 1 Python 的几个自然语言处理工具 NLTK:NLTK 在用 Python 处理自然语言的工具中处于领先的地位。它提供了 WordNet 这种方便处理词汇资源的借口，还有分类、分词、除茎、标注、语法分析、语义推理等类库。 Pattern:Pattern 的自然语言处理工具有词性标注工具(Part-Of-Speech Tagger)，N元搜索(n-gram search)，情感分析(senti
在运行项目时，只需执行python train.py命令即可。 如果缺少相关依赖包，可以通过使用pip进行安装。
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