深度学习的现实应用

Transformers）模型，采用迁移学习和微调的方法，进一步刷新了深度学习方法在自然语言处理任务上的技术前沿。到目前为止，面向自然语言处理任务的深度学习架构仍在不断进化，与强化学习、无监督学习等的结合应该会带来效果更优的模型。1.3.4　其他领域深度学习在其他领域（如生物学、医疗和金融

深度学习之任务分类

深度学习之经验E

learning algorithm) 训练含有很多特征的数据集，然后学习出这个数据集上有用的结构性质。在深度学习中，我们通常要学习生成数据集的整个概率分布，显式地，比如密度估计，或是隐式地，比如合成或去噪。还有一些其他类型的无监督学习任务，例如聚类，将数据集分成相似样本的集合。

深度学习释义

深度学习是机器学习的一种，而机器学习是实现人工智能的必经路径。深度学习的概念源于人工神经网络的研究，含多个隐藏层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。研究深度学习的动机在于建立模拟人脑进行分析学

白化自监督表示学习

当前的大多数自监督表示学习 (SSL) 方法都基于对比损失和实例判别任务，即其中同一图像实例的数据增强版本（“正样本”）与从其他图像中提取的实例（“负样本”）进行对比。为了保证学习有效，应将许多负样本与正样本对进行比较，这在计算上要求很高。在本文中，我们为SSL提出了一个不同的方

用于视频恢复的无监督流对齐序列到序列学习

研究中，我们提出一种无监督流对齐序列对序列模型(S2SVR)来解决这个问题。一方面，在虚拟现实中首次探索了在自然语言处理领域已被证明具有序列建模能力的序列对序列模型。优化的序列化建模显示了捕获帧之间的远程依赖关系的潜力。另一方面，我们提出序列到序列模型与无监督光流估计器，以最大限

深度学习导论

Network）的扩展和应用为基础，这次浪潮的出现标志着深度学习时代的来临。这一阶段的研究主要集中在如何提高深度神经网络的性能和泛化能力上。SVM作为一种经典的机器学习算法，在分类问题上表现出了良好的性能。随着深度学习的不断发展，其应用领域也在不断扩大。深度学习已经成为了许多领域的重要工具，例如自然

机器学习与深度学习区别

深度学习由经典机器学习发展而来，两者有着相同与不同特点1.完全不同的模式机器学习：使计算机能从数据中学习，并利用其学到的知识来提供答案（通常为预测）。依赖于不同的范式（paradigms），例如统计分析、寻找数据相似性、使用逻辑等深度学习：使用单一技术，最小化人脑劳动。使用被称为

深度学习训练过程

的权重。自下上升的非监督学习就是从底层开始，一层一层地往顶层训练。采用无标定数据（有标定数据也可）分层训练各层参数，这一步可以看作是一个无监督训练过程，这也是和传统神经网络区别最大的部分，可以看作是特征学习过程。具体的，先用无标定数据训练第一层，训练时先学习第一层的参数，这层可以

keras从入门到放弃(二十二）一维卷积处理 RNN文本分类

什么是一维卷积 一维卷积 • 图中的输入的数据维度为8，过滤器的维度为5。与二维卷积类似，卷积后输出的数据维度为8−5+1=48−5+1=4。 • 如果过滤器数量仍为1，输入数据的channel数量变为16，即输入数据维度为 8 × 16 。这里channel的

强化学习和深度学习的结合

从整个机器学习的任务划分上来看，机器学习可以分为有监督学习、无监督学习和半监督学习及强化学习。图像、文本等深度学习的应用都属于有监督学习范畴。自编码器和生成式对抗网络可以算在无监督深度学习范畴内。最后就剩下强化学习了。强化学习发展到现在，早已结合了神经网络迸发出新的活力，强化学习结合深度学习已经形成了深度强化学习（Deep

【华为云 ModelArts-Lab AI实战营】第八期：自然语言处理（II）文本分类

本期实战为自然语言处理第二期，我们将会接触到文本分类任务，学习ModelArts的文本分类数据标注功能，在Jupyter Notebook中使用BERT模型完成中文文本情感分析并进行在线预测。【本期实战内容】第八期案例：文本分类案例【加入实战微信群】欢迎您自由加入本期实战营的微信群，与

深度学习的现实应用《深度学习与Mindspore实践》今天你读书了吗?

换成文本的技术。从早期的基于模板的方法到严格的统计模型，再到如今的深度模型，语音识别技术已经经历了几代的更迭。　图像识别图像识别是深度学习最成功的应用之一。深度学习在计算机视觉领域的突破发生在2012年，Hinton教授的研究小组利用卷积神经网络架构（AlexNet）大幅降低了ImageNet

深度学习训练过程

权重。 自下上升的非监督学习就是从底层开始，一层一层地往顶层训练。采用无标定数据（有标定数据也可）分层训练各层参数，这一步可以看作是一个无监督训练过程，这也是和传统神经网络区别最大的部分，可以看作是特征学习过程。具体的，先用无标定数据训练第一层，训练时先学习第一层的参数，这层可以

深度学习之设计矩阵

表示样本i 的标签。当然，有时标签可能不止一个数。例如，如果我们想要训练语音模型转录整个句子，那么每个句子样本的标签是一个单词序列。正如监督学习和无监督学习没有正式的定义，数据集或者经验也没有严格的区分。这里介绍的结构涵盖了大多数情况，但始终有可能为新的应用设计出新的结构。

深度学习之学习和纯优化有什么不同

时所预测的输出，pˆdata 是经验分布。监督学习中，y 是目标输出。在本章中，我们会介绍不带正则化的监督学习，L的变量是 f(x; θ) 和 y。不难将这种监督学习扩展成其他形式，如包括 θ 或者 x 作为参数，或是去掉参数 y，以发展不同形式的正则化或是无监督学习。

学习深度学习是否要先学习机器学习？

学习深度学习是否要先学习完机器学习，对于学习顺序不太了解

1.基于Label studio的训练数据标注指南：信息抽取（实体关系抽取）、文本分类等

studio的训练数据标注指南：信息抽取（实体关系抽取）、文本分类等 2.基于Label studio的训练数据标注指南：（智能文档）文档抽取任务、PDF、表格、图片抽取标注等 3.基于Label studio的训练数据标注指南：文本分类任务 4.基于Label studio的训练数据标

Python监督学习之分类算法的概述

初入机器学习，无论是在书本上，还是在学习平台上，第一个介绍的就是监督学习，那么什么是监督学习呢？监督——顾名思义，把你“看着学习”，说的直白一点就是让你的计算机明白一种规律，并且按照这种规律进行大量的学习，最后通过该规律进行预测或者分类。 生活

Python监督学习之分类算法的概述

​初入机器学习，无论是在书本上，还是在学习平台上，第一个介绍的就是监督学习，那么什么是监督学习呢？监督——顾名思义，把你“看着学习”，说的直白一点就是让你的计算机明白一种规律，并且按照这种规律进行大量的学习，最后通过该规律进行预测或者分类。