參考鏈接1參考鏈接2參考鏈接3 一、語義分割（semantic segmentation）介紹 1.圖像分類（image classificat...
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UNet介紹 -
Transformer|深度學(xué)習(xí)（李宏毅）（八）一、RNN與CNN處理Seq2seq問題的局限性 RNN的局限性 處理Seq2seq問題時(shí)一般會(huì)首先想到RNN，但是RNN的問題在于無論使用單向...
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標(biāo)注訓(xùn)練——crfsuite（附代碼）一、背景 最近在做一個(gè)簡(jiǎn)歷語料的訓(xùn)練，對(duì)簡(jiǎn)歷中的關(guān)鍵信息進(jìn)行標(biāo)注（標(biāo)注出應(yīng)聘者的技能、專業(yè)等內(nèi)容），已經(jīng)有了大量的已經(jīng)標(biāo)注好的語料，之前是用cr...
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獻(xiàn)給學(xué)習(xí)NLP的同學(xué)們[持續(xù)更新ing]
NLP資源匯總 NLP四大任務(wù)類型：分類、序列標(biāo)注、文本匹配、文本生成練習(xí)地址：https://github.com/FudanNLP/nlp-...
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[干貨]深入淺出LSTM及其Python代碼實(shí)現(xiàn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在近年來大放異彩，在圖像識(shí)別、語音識(shí)別、自然語言處理與大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域取得了巨大的成功，而長短期記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM作為一種特殊的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)...
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BiLSTM模型中CRF層的運(yùn)行原理-1
本文框架如下： 介紹——在命名實(shí)體識(shí)別任務(wù)中，BiLSTM模型中CRF層的通用思想 詳細(xì)的實(shí)例——通過實(shí)例來一步步展示CRF的工作原理 實(shí)現(xiàn)——...
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在jupyter notebook中增加kernel環(huán)境：Mac OS 首先要安裝Anaconda，這個(gè)我就不說了。 假設(shè)我們的base環(huán)境是python 3.6 在anaconda中打開jupy...
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Pytorch模型保存與加載，并在加載的模型基礎(chǔ)上繼續(xù)訓(xùn)練
pytorch保存模型非常簡(jiǎn)單，主要有兩種方法： 只保存參數(shù)；（官方推薦） 保存整個(gè)模型 (結(jié)構(gòu)+參數(shù))。由于保存整個(gè)模型將耗費(fèi)大量的存儲(chǔ)，故官...
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兩次sort排序求矩陣的升序或降序元素的位置（pytorch版）
之前看過ssd.pytorch里面的代碼的Hard Negative Mining部分，通過兩次sort排序來求取每張圖片中正樣本數(shù)的3倍的負(fù)樣...
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