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NLP实战二：Pytorch实现TextRNN 、TextRNN+Attention文本分类
我从THUCNews中抽取了20万条新闻标题，已上传至github，文本长度在20到30之间。一共10个类别，每类2万条。
NLP是自然语言处理（Natural Language Processing）的缩写，它是计算机科学领域中专注于研究如何使计算机理解、生成和处理人类语言的学科。...
大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。通常基于深度学习技术。这些模型在AI的发展中起到了至关重要的作用，尤其是在自然语言处理（NLP）、计算机视...
目标检测论文中出现过很多容易混淆的评价指标，比如FLOPS、FLOPs、 GFLOPS，包括最基本的AP、mAP这些定义，索性将这些基本概念搞清楚，做个总结。
数据集质量：确保你的训练数据集质量良好，包含足够多的代表性样本，并且标注准确无误。低质量的训练数据集可能导致模型学习到错误的特征，从而产生误报。
在当今数字化时代，文档版式分析是信息提取和文档理解的关键步骤之一。文档版式分析，也称为文档图像分析或文档布局分析，是指从扫描的文档图像中识别和提取文本、图像、表...
CareGPT (关怀GPT)是一个医疗大语言模型，同时它集合了数十个公开可用的医疗微调数据集和开放可用的医疗大语言模型，包含LLM的训练、测评、部署等以促进医...
这段时间一直在搞文档矫正相关实验，阅读了大量相关论文，今天来记录一篇目前比较经典，实用性较好的方法，doctr++
标题：YOLOv10: Real-Time End-to-End Object Detection 论文：https://arxiv.org/pdf/2405....
模型轻量化加速是深度学习领域的重要研究方向，旨在减小模型的体积和计算复杂度，从而提高在资源受限设备上的运行效率，模型参数量在轻量化加速中扮演着至关重要的角色。
清华镜像：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/
在整个流程中，实体识别和关系抽取是比较关键的工作，它们的准确性直接影响到信息抽取的结果。
Ollama是一个开源的大型语言模型服务工具，它帮助用户快速在本地运行大模型，通过简单的安装指令，可以让用户执行一条命令就在本地运行开源大型语言模型，例如 Ll...
作为一个大语言模型，我认为最重要的能力是“语义理解”能力，也就是要能听得懂人话。这一轮PK我将问文心一言和ChatGPT一些日常常见的问题和任务，看它们回答得怎...
在这篇文章中，我们将深入探讨时间序列预测的基本概念和方法。我们将首先介绍单元预测和多元预测的概念，然后详细介绍各种深度学习和传统机器学习方法如何应用于时间序列预...
Transformer目前已经成为人工智能领域的主流模型，应用非常广泛。然而Transformer中注意力机制计算代价较高，随着序列长度的增加，这个计算量还会持...
为了更清晰地学习Pytorch中的激活函数，并对比它们之间的不同，这里对最新版本的Pytorch中的激活函数进行了汇总，主要介绍激活函数的公式、图像以及使用方法...
驻港部队从1993年初开始组建，1996年1月28日组建完毕，1997年7月1日0时进驻香港，取代驻港英军接管香港防务，驻港军费均由中央人民政府负担。《中华人民...
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