请注意,下面是由Gregory Piatetsky绘制的图示,并按类型标表示了每个库,按星标和贡献者对其进行绘制,它的符号大小则是以该库在Github上的提交次数的对数表示。
深度学习是一种新兴的技术,已经在许多领域中得到广泛的应用,如计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。在深度学习中,深度学习框架扮演着重要的角色。Pytorch是一种广泛使用的深度学习框架,它在许多方面都有所改进,并且更加易于使用。
话不多说直接上图,下图按类型表示了每个库,并按星级和贡献者对其进行了绘制,其符号大小反映了该库对Github的提交数量以对数标度表示。
本书旨在为新人提供自然语言处理(NLP)和深度学习,以涵盖这两个领域的重要主题。这两个主题领域都呈指数级增长。对于一本介绍深度学习和强调实施的NLP的书,本书占据了重要的中间地带。在写这本书时,我们不得不对哪些材料遗漏做出艰难的,有时甚至是不舒服的选择。对于初学者,我们希望本书能够为基础知识提供强有力的基础,并可以瞥见可能的内容。特别是机器学习和深度学习是一种经验学科,而不是智力科学。我们希望每章中慷慨的端到端代码示例邀请您参与这一经历。当我们开始编写本书时,我们从PyTorch 0.2开始。每个PyTorch更新从0.2到0.4修改了示例。 PyTorch 1.0将于本书出版时发布。本书中的代码示例符合PyTorch 0.4,它应该与即将发布的PyTorch 1.0版本一样工作.1关于本书风格的注释。我们在大多数地方都故意避免使用数学;并不是因为深度学习数学特别困难(事实并非如此),而是因为它在许多情况下分散了本书主要目标的注意力——增强初学者的能力。在许多情况下,无论是在代码还是文本方面,我们都有类似的动机,我们倾向于对简洁性进行阐述。高级读者和有经验的程序员可以找到方法来收紧代码等等,但我们的选择是尽可能明确,以便覆盖我们想要达到的大多数受众。
本书介绍了近年来自然语言处理和机器阅读的成果,带有翔实的示例,对实际应用有很好的借鉴意义。
自然语言处理(NLP)或者计算语言学是信息时代最重要的技术之一。从网络搜索、广告、电子邮件到客户服务、语言翻译、虚拟代理、医疗报告等,NLP 的应用几乎无处不在。近年来,深度学习(或神经网络)在许多 NLP 任务上达到了非常高的性能,使用单个端到端神经模型就能完成许多任务,不再需要特定于任务的特征工程。
只需一个API,就能调用BERT、XLM等多种语言模型,逆天的GPT-2也一样轻松到碗里来,这样的模型库你是否期待?
自2010年创办以来,Kaggle作为著名的数据科学竞赛平台,一直都是机器学习领域发展趋势的风向标,许多重大突破都在该平台发生,数以千计的从业人员参与其中,每天在Kaggle论坛上都有着无数的讨论。
导读:本文旨在整理汇总一些NLPer的学习资源,包括书籍、在线课程、博客等。本文中涉及的原始失效链接均已剔除或替换,博客部分均整理为近期仍在更新的博客,欢迎文末留言区交流补充。
BERT最近太火,蹭个热点,整理一下相关的资源,包括Paper, 代码和文章解读。
无论你是从事自然那语言处理方向,还是计算机视觉方向,你都逃不过用深度学习框架是实现自己的想法,做实验验证结论。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 如果你是一名自然语言处理从业者,那你一定听说过大名鼎鼎的 BERT 模型。 BERT(Bidirectional Encoder Representations From Transformers)模型的“荣耀时刻”是2018年:称霸机器理解测试SQuAD,横扫其他10项NLP测试,达成“全面超过人类”成就。 BERT模型使用预训练和微调的方式来完成自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)任务。这些任务包括问答系统
在本文中,我列出了当今最常用的 NLP 库,并对其进行简要说明。它们在不同的用例中都有特定的优势和劣势,因此它们都可以作为专门从事 NLP 的优秀数据科学家备选方案。每个库的描述都是从它们的 GitHub 中提取的。
在本文中,AI 科技评论将为各位盘点 2019 年 NLP 和 ML 领域发生的大事件,内容涵盖具有价值的论文、文章、工程工作、年度报告等等,并为大家呈上了值得关注和学习的一波课程和图书资源。
PyTorch Hub透过API和工作流程,提供开发者基本的模型,来重现机器学习相关的研究,脸书发布内建18种预先训练模型工具,方便重制AI研究
https://github.com/bharathgs/Awesome-pytorch-list
AI团队正在研究工具,以帮助提高在线评论互动。一个重点领域是研究负面的在线行为,如有害评论(即粗鲁、不尊重或可能使某人离开讨论的评论)。到目前为止,他们已经构建了一系列可用模型。但是当前的模型仍然会出错,并且它们不允许用户选择他们感兴趣的有害评论类型,例如,某些平台可能可以接受亵渎,但不能接受其他类型的有害内容(查看文末了解数据获取方式)。
【磐创AI 导读】:本文介绍了最先进的自然语言处理库——PyTorch-Transformers
每天给你送来NLP技术干货! ---- 团队介绍 NLP中心是美团人工智能技术研发的核心团队,致力于打造高性能、高扩展的搜索引擎和领先的自然语言处理核心技术和服务能力,依托搜索排序,NLP(自然语言处理)、Deep Learning(深度学习)、Knowledge Graph(知识图谱)等技术,处理美团海量文本数据,打通餐饮、旅行、休闲娱乐等本地生活服务各个场景数据,不断加深对用户、场景、查询和服务的理解,高效地支撑形态各样的生活服务搜索,解决搜索场景下的多意图、个性化,时效性问题,给用户良好的搜索
(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
学习大型语言模型需要一定的数学和编程基础,如线性代数、微积分、Python编程等。同时,还需要不断地阅读相关文献和实践项目,以便深入理解大型语言模型的原理和应用。
ResNet、BERT、GPT、VGG、PGAN、MobileNet等深度学习领域的经典模型,只需输入一行代码,就能一键调用。
12月2日,英伟达发布了最新的TensorRT 8.2版本,对10亿级参数的NLP模型进行了优化,其中就包括用于翻译和文本生成的T5和GPT-2。
深度学习是机器学习领域中的一个分支,主要研究如何使用神经网络等深度结构来解决复杂的模式识别和决策问题。深度学习已经在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了很多成功的应用,也成为了人工智能研究的重要方向之一。
自然语言处理(NLP)是一门交叉学科领域,涵盖了计算机科学、人工智能、语言学等多个学科。它旨在使计算机能够理解、解释和生成人类语言的方式,从而创建与人类之间的自然、无缝的交互。
前段时间有朋友询问说NLP领域如何学习,然而一直忙于毕业论文中实在没有时间,两年半真的实在太难受了。昨天刚交了盲审,祈祷顺利毕业呀。
机器之心发布 机器之心编辑部 机器之心《2020-2021 全球 AI 技术趋势发展报告》节选:顶会趋势(NeurIPS)分析。 2021 年伊始,机器之心发布《2020-2021 全球 AI 技术趋势发展报告》,基于顶会、论文及专利等公共数据、机器之心专业领域数据仓库,通过数据挖掘定位七大趋势性 AI 技术领域。 此外,该报告还邀请了近 100 位专家学者通过问卷调查,形成对这七大技术领域近年发展情况、成熟度与未来趋势的综合总结,并基于 2015-2020 年间的开源论文与专利语料,结合机器之心自有的新闻
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 一句话就可以“创作”一条视频 AI终于把魔抓伸向影视行业了 大家知道,制作一条视频需要很多步骤: 文案、录制、后期,等等 即便是简简单单的一条短视频,也要经过一通操作才能使之呈现。 但是,现在可要变天了! 就在不久前,谷歌发布了名为“Dreamix”的视频生成产品。 好家伙啊 在官方演示中,你只需要一句话,就可以对现有视频进行“魔改“,直接替换生产新主角和新内容。 比如这里,输入了”一只白猫和一只橘猫在地板上“原视频里的狗子直接变成了两只猫。
每天给你送来NLP技术干货! ---- 实验室窗外 上海人工智能实验室是我国人工智能领域新型科研机构,开展战略性、原创性、前瞻性的科学研究与技术攻关,目标建成国际一流的人工智能实验室,成为享誉全球的人工智能原创理论和技术的策源地。 实验室网址: www.shlab.org.cn 研究方向 人工智能基础理论、人工智能基础软件和基础硬件系统、人工智能核心技术、人工智能开放平台、人工智能应用、人工智能伦理与政策 我们的优势 全球顶尖的AI科研团队 由汤晓鸥、姚期智、陈杰领衔,通过全职、全时双聘等灵活合作方式,
原文链接:https://github.com/fighting41love/funNLP
对我来说,在每年的这个时候来总结机器学习的进展已经成为一种惯常(例如我去年在Quora上的回答)。和往常一样,这个总结必然会因为我自己的兴趣和关注点而有所偏颇,但我努力让它尽可能的涉猎广泛。请注意,下面是我在Quora上的博客作答。
原文:Deep Learning’s Most Important Ideas[1]
每天给你送来NLP技术干货! ---- 哈工大讯飞联合实验室(HFL)发布2022年秋季实习生招聘启事,欢迎有意申请的同学填写文章末尾的问卷应聘。 ••• 岗位:自然语言处理实习生 【工作地点】北京(海淀区软件园二期互联网创新中心) 【工作方向】前瞻技术研究、应用业务落地 【岗位职责】深入自然语言处理相关的核心技术研究及应用落地。研究方向包括但不限于篇章分析、阅读理解、问答系统、语法纠错、对话系统、预训练模型、多模态理解、多语言理解等。能够应用机器学习、深度学习等技术解决自然语言处理的相关问题。 【岗位要
周末在群里看到大家都在“调戏”chatGPT(新一代AI聊天机器人),有被震惊到。
自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是人工智能领域中一个重要的研究方向。随着深度学习技术的快速发展,基于深度学习的自然语言处理方法逐渐成为主流。本文将介绍深度学习算法在自然语言处理中的应用,并探讨其在不同任务中的优势和挑战。
近日,斯坦福大学官网公布了2019年度冬季cs224n课程:基于深度学习的自然语言处理的课程安排。本课程主讲人为斯坦福大学人工智能实验室主任,著名计算机科学家Christopher Manning教授。
自然语言处理(NLP)的技术可以帮助计算机解释人类语言,能够带来令人惊讶的细微差别。其中一个例子就是Facebook新推出的页面NLP集成,它可以自动从企业的Facebook页面中提取文本,并为客户回答常见问题。但即使是尖端的NLP算法也存在一个问题:它们针对特定任务进行了高度优化。
在自然语言处理(NLP,Natural Language Processing)领域,“词”构成了语言的基础单位。与此同时,它们也是构建高级语义和语法结构的基石。在解决各种NLP问题,如机器翻译、情感分析、问答系统等方面,对“词”的全面了解不仅有助于我们设计更高效的算法,还能加深我们对语言本质的认识。
2019 年对自然语言处理(NLP)来说是令人印象深刻的一年。本文将着重讲述一些 2019 年我在机器学习和自然语言处理领域有所见闻的重要事件。我会把重点主要放在自然语言处理上,但也会涉及若干人工智能领域的趣闻。主要内容包括研究论文、博客、工具和数据集、社区讨论、教程资源等。
文本生成是自然语言处理的一个核心子领域,它涉及使用模型来自动创建自然语言文本。这种生成可以是基于某些输入的响应,如图像或其他文本,也可以是完全自主的创造。
自然语言处理(Natural Language Processing,简称NLP)是一个跨学科的领域,它主要关注如何使计算机能够理解、生成和与人类使用的自然语言进行有效交流。NLP不仅是实现人与计算机之间更紧密合作的关键技术,而且也是探究人类语言和思维复杂性的一种途径。
5个富有挑战性的机器学习开源项目帮你找到2020的正确打开方式,以下机器学习项目涉及多个领域,包括Python编程及自然语言处理。
因此,大家常会使用开源的预训练模型,然后根据下游任务数据来fine tuning。其中最出名的就是哈工大讯飞实验室推出的一系列中文PTMs[1],他们是用维基百科的中文语料来做的预训练。
自 2017 年 1 月 PyTorch 推出以来,其热度持续上升。PyTorch 能在短时间内被众多研究人员和工程师接受并推崇是因为其有着诸多优点,如采用 Python 语言、动态图机制、网络构建灵活以及拥有强大的社群等。
现在是机器学习 ( ML ) 和人工智能 ( AI ) 的黄金时代,人工智能模型的新方法和用例持续增加。而 PyTorch 作为最流行的深度学习框架,与 AI 密切相关。 PyTorch 框架发展迅猛,现在可以说几乎占据深度学习框架的半壁江山: 它被广泛用于构建和训练神经网络,包括图像分类、语音识别、自然语言处理等应用; 它提供了简单易用的 API,可以帮助研究人员和开发人员快速构建和测试新的深度学习模型,从而 推动 AI 技术的发展; PyTorch 还支持自动微分,可以大大简化训练过程,并使神经网络的调
2021年4月,距离论文“Attention is all you need”问市过去快4年了。这篇论文的引用量正在冲击2万大关。
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