發(fā)簡信
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LLM（二）：Prompt一，什么是Prompt 在人工智能領(lǐng)域，Prompt指的是用戶給大型語言模型發(fā)出的指令。作用是引導(dǎo)模型生成符合預(yù)期主題或內(nèi)容的文本，從而控制生成...
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LLM（一）：大語言模型自2022年，ChatGPT發(fā)布之后，大語言模型（Large Language Model），簡稱LLM掀起了一波狂潮。作為學(xué)習(xí)理解LLM的開始...
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NLP（三）：詞向量自然語言處理，處理的是自然的需要，通過分詞后得到我們想要的詞，但是不可能直接把這種自然語言傳遞給計算機(jī)來理解。這時候就有一個概念叫詞向量，用來表...
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NLP（二）：分詞一，什么是分詞 分詞就是指將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為一個個的單詞，是中文自然語言處理的基礎(chǔ)，將連續(xù)的中文文本切分成一個一個的詞語或字的過程 像借用思知[h...
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NLP（一）：RNN&LSTM&GRU一，RNN 在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和CNN中，輸入輸出都是互相獨立的，但是在實際應(yīng)用中有些場景輸出內(nèi)容和之前的內(nèi)容是由關(guān)聯(lián)的，比較典型的就是在處理序列信...
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深度學(xué)習(xí)（十一）：注意力機(jī)制在自然語言處理中，序列數(shù)據(jù)的輸入包括一系列文本、語音信號、圖像或視頻等。 傳統(tǒng)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）模型已經(jīng)在這些任務(wù)中取得了很好的效果，但是...
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深度學(xué)習(xí)（十）：循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以有效地處理空間信息， 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是專門為更好地處理序列信息而生，如時間等。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過引入狀態(tài)變量存儲過去的信息和當(dāng)前的...
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深度學(xué)習(xí)（九）：現(xiàn)代卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在之前已經(jīng)介紹了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理，這一節(jié)主要介紹一下現(xiàn)代的現(xiàn)代卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，包括 AlexNet。它是第一個在大規(guī)模視覺競賽中擊敗傳統(tǒng)...
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深度學(xué)習(xí)（八）：深度學(xué)習(xí)框架
一，基礎(chǔ)介紹 在前面的內(nèi)容中，所有的包括函數(shù)、各種層的封裝都是我們自己手動碼出來的，在實際的工程應(yīng)用中，其實有很多東西是可以重復(fù)利用的，所以有些...