代码编织梦想

bert-爱代码爱编程

import torch import torch.nn as nn from transformers import BertModel, BertTokenizer # 通过torch.hub(pytorch中专注于迁

clip大模型图文检索——原理解读及代码实现_clip 图文检索-爱代码爱编程

一. 核心思想 通过自然语言处理获得的监督信号可用于训练迁移效果出色的视觉模型。本论文的作者团队构建了一个庞大的图像文本配对数据集,其中包含400 million个图片文本的配对。利用最大规模的ViT-large模型,他们提出了CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training)方法,这是一种有效的从自然语言

kan网络最全解析——比肩mlp和transformer?-爱代码爱编程

1 基本思路 1.1 MLP与Spline的优缺点 多层感知器 (MLP)是深度学习的基础理论模块,是目前可用于逼近非线性函数的默认模型,其表征能力已由通用逼近定理证明。但MLP也有明显的缺点,例如在 Transformer中,MLP 的参数量巨大,且通常不具备可解释性。 为了提升表征能力,MIT提出了KAN。KAN本质上是样条(Spline)曲

【nlp】3.3 transformer论文复现:2. 编码器部分(掩码张量、多头注意力机制、前馈全连接层)_多头注意编码器-爱代码爱编程

Transformer论文复现:2. 编码器部分(掩码张量、多头注意力机制、前馈全连接层) 2 编码器复现 2.1 编码器介绍 2.2 掩码张量

bert中文文本分类项目实战合集(含完整代码)_bert文本分类实战-爱代码爱编程

01 BERT美团 👇文本分类—基于美团外卖评论数据集 后台回复【BERT美团】即可获取源代码 建议复制关键词回复,不出错哦~~ 02 BERT头条 👇文本分类—基于toutiao今日头条新闻数据集 后台回复【BERT头条】即可获取源代码 建议复制关键词回复,不出错哦~~ 03 BERT微博 👇文本分类—基于simpl

自然语言处理(一):text preprocessing-爱代码爱编程

目录 1. 为什么第一步要进行预处理? 2. 预处理的步骤 3. Sentence Segmentation 句子分割 3.1 Binary Classifier 二分类器 4. Word Tokenisation 4.1 Word Tokenisation: English 4.2 Word Tokenisation: Chinese 4

大模型推理框架vllm和tensorrt-爱代码爱编程

目录 一、框架的特点简介         1、vllm pagedAttention Continuous batching 2、TensorRT-LLM WOQ——W4A16、W8A16 SQ——SmoothQuant AWQ——Activation-aware Weight Quantization 二、web推理服务 vllm_s

【nlp】2.5(cpu version) 人名分类器实战项目(对比rnn、lstm、gru模型)-爱代码爱编程

人名分类器实战项目 0 项目说明 1 案例介绍 2 案例步骤 2.1 导入必备的工具包 2.2 数据预处理 2.2.1 获取常用的字

一、nlp中的文本分类_nlp文本分类模型-爱代码爱编程

目录 1.0 文本分类的应用场景 1.1 文本分类流程 ​编辑 1.2 判别式模型 1.3 生成式模型 1.4 评估  1.5 参考文献  NLP学习笔记系列,欢迎收藏交流: 零、自然语言处理开篇-CSDN博客 一、NLP中的文本分类-CSDN博客 二、NLP中的序列标注(分词、主体识别)-CSDN博客 三、NLP中的句子关系判

【nlp自然语言处理学习笔记02:词向量(含莫烦代码分析)】_泛化词向量-爱代码爱编程

词向量的训练 前言储备知识📋np.argsortnn.Embedding CBow模型Skip - Gram模型关键技术hierarchical softmax技术negative sampling技术

【nlp】从变形金刚到transfomer 01-爱代码爱编程

Transformer是一种非常强大的模型,在自然语言处理(NLP)领域里引起了一场革命。 "从变形金刚到技术革命家,Transformer不再仅是儿时屏幕上的英雄。🤖✨ 在今天的AI领域,它变身成为自然语言处理的超级英雄,领导着一场深刻的学习革命。🚀💡 现在我们一起探索这个使机器理解人类语言成为可能的技术奇迹。#NLP #AI革命 #Transfo

二、nlp中的序列标注(分词、主体识别)-爱代码爱编程

一般来说,一个序列指的是一个句子,而一个元素指的是句子中的一个词。在序列标注中,我们想对一个序列的每一个元素标注一个分类标签。比如信息提取问题可以认为是一个序列标注问题,如提取出会议时间、地点等。 常见的应用场景:分词,实体识别等。 2.0 分词、词性标注 例如如下一个句子:腾讯是中国最大的游戏公司 腾-ic 讯-ic 是-v 中-ns 国-n

【nlp】3.2 transformer论文复现:1. 输入部分(文本嵌入层和位置编码器)_transformer复现-爱代码爱编程

Transformer论文复现:输入部分(文本嵌入层和位置编码器) 1 输入复现 1.1 文本嵌入层 1.1.1 文本嵌入层的作用 1.

bert文本分类——基于toutiao今日头条新闻数据集_toutiao_cat_data.txt-爱代码爱编程

在上一篇中我们基于美团评论构建了分类模型,取得了较好的结果。然而当数据量骤增,分类目标较多的时候,上述模型就不再适用,这时就需要将数据放到GPU上进行训练,并对模型进行适当的优化。今天我们基于今日头条新闻数据集进行文本分类,完整代码及权重可在文末获取。 一.今日头条新闻文本 数据来源:今日头条客户端 ;数据规模:共382688条,分布于15个分

nlp笔记(1)——深度学习和神经网络_nlp神经网络-爱代码爱编程

一.深度学习的介绍 1.深度学习的概念 深度学习(英语:deep learning)是机器学习的分支,是一种以人工神经网络为架构,对数据进行特征学习的算法。 2.机器学习和深度学习的区别 特征提取:机器学习需要有人工的特征提取的过程。深度学习没有复杂的人工特征提取的过程,特征提取的过程可以通过深度神经网络自动完成。 数据量:深度学习需要大

nlp笔记(9)——小白实现gpt中文对话系统_gpt对话-爱代码爱编程

之前的文章在我们介绍了如何搭建seq2seq模型、卷积神经网络、Tranformer等一系列,今天给大家带来基于Pytorch实现的小型GPT中文对话系统。文末获取代码及生成训练好的权重文件。 一.GPT模型介绍 GPT也是一种预训练模型,与BERT不同的是,它采用的是Transformer的Decoder结构。它的训练过程与BERT类似,首先

【nlp自然语言处理学习笔记07 bert理论+莫烦pytorch代码理解】_mlm任务代码 pytorch-爱代码爱编程

BERT Bert输入部分预训练阶段Masked Language Model(MLM)Next Sentence Prediction(NSP)损失计算 微调阶段数据准备 BERT的主要特点是双

bert文本分类——基于美团外卖评论数据集_外卖数据集-爱代码爱编程

一.BERT模型介绍 BERT的全称为Bidirectional Encoder Representation from Transformers,是一个预训练的语言表征模型。它强调了不再像以往一样采用传统的单向语言模型或者把两个单向语言模型进行浅层拼接的方法进行预训练,而是采用新的masked language model(MLM),以能生成深度的双向

多模态情感分析——twitter15和twitter17数据集_twitter15 twitter17-爱代码爱编程

一、原始数据集介绍 数据集链接: https://pan.baidu.com/s/1JLkaSerBgKe--GBaU0ZkFg?pwd=fqyo提取码:fqyo 数据集介绍:原始的被划分为了训练集(60%)、验证集(20%)、测试集(20%)。 格式:一种是基于LSTM模型的“.txt”格式,另一种是BERT模型的“tsv”格式。例如,对

nlp笔记(8)——轻松构建seq2seq模型,保姆级教学!_seq2seq 训练方式-爱代码爱编程

 一、Seq2Seq的原理 Sequence to sequence (seq2seq)是由encoder(编码器)和decoder(解码器)两个RNN的组成的。其中encoder负责对输入句子的理解,转化为context vector,decoder负责对理解后的句子的向量进行处理,解码,获得输出。上述的过程和我们大脑理解东西的过程很相似,听到一句