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    LLM(二):Prompt

    一,什么是Prompt 在人工智能领域,Prompt指的是用户给大型语言模型发出的指令。作用是引导模型生成符合预期主题或内容的文本,从而控制生成...

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    LLM(一):大语言模型

    自2022年,ChatGPT发布之后,大语言模型(Large Language Model),简称LLM掀起了一波狂潮。作为学习理解LLM的开始...

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    NLP(三):词向量

    自然语言处理,处理的是自然的需要,通过分词后得到我们想要的词,但是不可能直接把这种自然语言传递给计算机来理解。这时候就有一个概念叫词向量,用来表...

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    NLP(二):分词

    一,什么是分词 分词就是指将文本数据转换为一个个的单词,是中文自然语言处理的基础,将连续的中文文本切分成一个一个的词语或字的过程 像借用思知[h...

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    NLP(一):RNN&LSTM&GRU

    一,RNN 在BP神经网络和CNN中,输入输出都是互相独立的,但是在实际应用中有些场景输出内容和之前的内容是由关联的,比较典型的就是在处理序列信...

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    深度学习(十一):注意力机制

    在自然语言处理中,序列数据的输入包括一系列文本、语音信号、图像或视频等。 传统的循环神经网络(RNN)模型已经在这些任务中取得了很好的效果,但是...

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    深度学习(十):循环神经网络

    卷积神经网络可以有效地处理空间信息, 循环神经网络就是专门为更好地处理序列信息而生,如时间等。循环神经网络通过引入状态变量存储过去的信息和当前的...

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    深度学习(九):现代卷积神经网络

    在之前已经介绍了卷积神经网络的基本原理,这一节主要介绍一下现代的现代卷积神经网络模型,包括 AlexNet。它是第一个在大规模视觉竞赛中击败传统...

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  • 深度学习(八):深度学习框架

    一,基础介绍 在前面的内容中,所有的包括函数、各种层的封装都是我们自己手动码出来的,在实际的工程应用中,其实有很多东西是可以重复利用的,所以有些...