深度学习

【自然语言处理】02 文本规范化【作者主页】Francek Chen 【专栏介绍】 ⌈ ⌈ ⌈自然语言处理 ⌋ ⌋ ⌋ 自然语言处理 (Natural Language Processing, NLP) 是人工智能领域的重要研究方向，是一门集计算机科学、人工智能和语言学于一体的交叉学科，通过语法分析、语义理解等技术，实现机器翻译、智能问答、情感分析等功能。它包含自然语言理解和自然语言生成两个主要方面，研究内容包括字、词、短语、句子、段落和篇章等多种层次，是机器语言和人类语言之间沟通的桥梁。【GitCode】专栏资源保存在我的GitCo

人工智能之核心技术深度学习第二章神经网络训练与优化第二章神经网络训练与优化神经网络的训练是一个迭代优化过程，其核心是通过反向传播计算梯度，并利用优化算法更新参数，以最小化损失函数。同时，为防止过拟合和数值不稳定，需引入正则化与稳定技术。

PyTorch实战（25）——使用PyTorch构建DQN模型我们已经探讨了深度Q网络 (Deep Q-learning Network, DQN) 的理论基础，在本节中，我们将使用 PyTorch 构建一个基于卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN) 的 DQN 模型，训练一个智能体进行视频游戏 Pong。本节的目标是完整展示如何运用 PyTorch 开发深度强化学习应用。

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Python机器学习常用库快速精通python在机器学习领域的有很多经典的第三方库，本文主要是介绍Nump、Pandas、Matplotlib、Seaborn、与Sklearn五个库的基础使用

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神经网络的基础：核心是 “搭积木 + 激活信号”神经网络就像搭积木，最基本的 “积木” 是神经元，把神经元分层连起来，就构成了能干活的网络。相邻层的神经元是全连接的，每个连接都有一个 “权重”（相当于信号的重要程度），信息从输入层一层层传到输出层，这个过程叫 “前向传播”。

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大模型整个训练流程首先是预训练得到一个模型，但这个模型不懂人类的指令，所以要进行后训练，先是分两路，一路是进行SFT，目的是让模型学会遵循指令和对话格式，训练数据是(prompt， completion)对一路是进行RM奖励建模，和sft并列，建模主要是进行一个打分/排序模型，然后进行RL强化学习

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pytorch深度学习笔记18目录摘要1.张量创建基本张量创建指定区间的张量创建按数值填充张量随机张量创建2.张量元素类型转换Tensor与ndarray转换

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吴恩达深度学习课程五：自然语言处理第二周：词嵌入（六）情绪分类和词嵌入除偏此分类用于记录吴恩达深度学习课程的学习笔记。课程相关信息链接如下：本篇为第五课的第二周内容，2.2、2.9和2.10内容，同时也是本周理论部分的最后一篇。

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语义分割实战——基于EGEUNet神经网络印章分割系统3：含训练测试代码、数据集和GUI交互界面第一步：准备数据印章分割-深度学习图像分割数据集印章分割数据，可直接应用到一些常用深度学习分割算法中，比如FCN、Unet、SegNet、DeepLabV1、DeepLabV2、DeepLabV3、DeepLabV3+、PSPNet、RefineNet、HRnet、Mask R-CNN、Segformer、DUCK-Net模型等数据集总共有2000对图片，数据质量非常高，甚至可应用到工业落地的项目中

煤矿井下辅助运输电机车障碍物感知的多模态融合方法——论文《Fusion of multimodal information for visual perception of obstacles in underground electric locomotives》阅读笔记

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Transformer架构假设输出为y^=[0.85,0.15]，我们假设真实标签为 y=[1,0](即真实类别为“买”)，使用交叉熵损失函数

深度学习周报（1.19~1.25）目录摘要Abstract1 插值1.1 一维插值1.2 多维插值1.3 多输出插值2《WeatherBench: A benchmark data set for data-driven weather forecasting》论文阅读

基于深度学习的遥感图像分类算法研究随着全球环境变化和资源需求的日益增长，遥感技术在地理信息获取、资源监测、灾害预警等领域发挥着至关重要的作用。遥感图像作为获取地表信息的重要手段，其分类精度直接影响到后续应用的质量。然而，传统的遥感图像分类方法往往依赖于人工特征提取和统计学习模型，存在以下局限性：