[深度學習 - NLP專案] 自然語言理解 - AlBert模型
參考程式碼來源於：https://github.com/brightmart/albert_zh
記錄一下nlp開始學習的歷程
新的一年剛開始，就碰上了一個基本都是NLP的專案；
一直想找機會學NLP，現在正好遇上了。就是專案是個硬骨頭，有點難啃，好在組內有幾個NLP大神帶著。所以也稍微記錄一下我nlp開始學習的歷程。（可能有些地方理解錯誤、說錯的，也請各位大佬幫忙指正。
相關推薦
[深度學習 - NLP專案] 自然語言理解 - AlBert模型
參考程式碼來源於：https://github.com/brightmart/albert_zh 記錄一下nlp開始學習的歷程
[深度學習 - 實戰專案] 例項分割 - yolact++
技術標籤：深度學習深度學習pytorch 參考程式碼來源於 https://github.com/dbolya/yolact
自然語言理解新突破：科學家讓 AI 不止看懂“字面意思”
據外媒報道，近日，倫斯勒理工學院的兩位科學家撰寫了一本名為《人工智慧時代語言學（Linguistics for the Age of AI）》的書。
深度學習：用tensorflow建立線性迴歸模型
1. TensorFlow 是什麼 是一個深度學習庫，由 Google 開源，可以對定義在 Tensor(張量)上的函式自動求導。
【翻譯】面向自然語言處理的深度學習(一)
講解: Mike Lewis 編輯: Jiayu Qiu, Yuhong Zhu, Lyuang Fu, Ian Leefmans ,2020年4月20日 翻譯: Yibing Ran, 2020年12月30日
寫個小程式碼，理解深度學習
import torch import torch.nn as nn class AlexNet(nn.Module): q = 5 def __init__(self): super(AlexNet, self).__init__()
NLP——天池新聞文字分類 Task4：fasttext深度學習
NLP——新聞文字分類：TASK3 深度學習Fasttext Fasttext是一種深度學習詞向量的表示方法，它是一種三層神經網路，包含輸入層，隱含層和輸出層。
使用python機器學習和深度學習的5個很棒的計算機視覺專案創意
專案構想(Project Ideas) Computer Vision is a field of artificial intelligence that deals with images and pictures to solve real-life visual problems. The ability of the computer to r
【直播回放】新手如何入門並學習自然語言處理
大家好，歡迎來到我們的付費視訊直播回放欄目，在這個專欄中我們會每一次針對某一個主題，做1～2個小時左右的直播，包含PPT的講解與微信群的答疑交流。
NLP自然語言處理
老實來講這課我一頭霧水滿腦袋問號 import numpy as np from collections import Counter counttime = 0
自然語言處理的基本概念--結合spacy軟體的學習
技術標籤：自然語言處理 基本概念 doc: 表示document的縮寫，可以結構化地讀取文字相關的資訊，並且不會產生丟失
深度學習神經網路專案常見小程式和幫助函式
技術標籤：pytorchpython 前言 通常，我們的程式碼中需要一些小函式可以提高我們的程式碼閱讀，這裡做點筆記。
百度宣佈 ERNIE 3.0 重新整理 54 個 NLP 任務基準，複雜語言理解超人類 0.8%
7 月 6 日晚間訊息，百度ERNIE 於近期升級到 3.0，重磅釋出知識增強的百億引數大模型。該模型除了從海量文字資料中學習詞彙、結構、語義等知識外，還從大規模知識圖譜中學習。
自然語言處理(NLP)——簡介
自然語言處理（NLP Natural Language Processing）是一種專業分析人類語言的人工智慧。就是在機器語⾔和⼈類語言之間溝通的橋梁，以實現人機交流的目的。
python+spaCy進行自然語言處理(NLP)
參考文章： 使用 Python+spaCy 進行簡易自然語言處理 spaCy教程學習 - 人工智慧遇見磐創 - 部落格園
NLP與深度學習（二）迴圈神經網路
1. 迴圈神經網路 在介紹迴圈神經網路之前，我們先考慮一個大家閱讀文章的場景。一般在閱讀一個句子時，我們是一個字或是一個詞的閱讀，而在閱讀的同時，我們能夠記住前幾個詞或是前幾句的內容。這樣我們便能理解整個
動手學深度學習 | 語言模型 | 53
目錄語言模型程式碼QA 語言模型 一隻猴子打字，就算是打到宇宙毀滅，他也打不出莎士比亞的文章。
NLP與深度學習（六）BERT模型的使用
1. 預訓練的BERT模型 從頭開始訓練一個BERT模型是一個成本非常高的工作，所以現在一般是直接去下載已經預訓練好的BERT模型。結合遷移學習，實現所要完成的NLP任務。谷歌在github上已經開放了預訓練好的不同大小的BE
深度學習--專案提煉2(線性迴歸模型)
預測2018年，11月和12月的銷售額 1 import glob #讀檔案 2 import os#設定工作路徑 3 import pandas as pd
自我學習與理解：keras框架下的深度學習（三）迴歸問題
本文主要是使用keras對其有的波士頓房價資料集做一個迴歸預測，其程式碼架構與之前一樣（都只是使用多層感知機）：資料的預處理、搭建網路框架、編譯、迴圈訓練以及測試訓練的網路模型。其中除了資料預處理與之