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默默行者,耕耘NLP,其乐无穷。
机器学习算法变革了视觉领域与NLP领域,那音乐领域呢?近年来,音乐信息检索发展势头迅猛。本文将探讨如何将NLP领域的技术应用到音乐领域。近期, 在Chuan、Agres和 Herremans 联合发表的一篇论文中,他们论述了用Word2vec表示复调音乐的
丰富的免费资源列表可以帮助人们学习自然语言处理,其中包括文本分类、序列标注、机器翻译等的解释。自然语言处理是计算机系统理解人类语言的能力,是人工智能的子集。网上有多种资源可以帮助你开发和学习自然语言处理方面的专业知识。在这篇博文中,我们列出了为初学者和中级
今天我就结合受欢迎程度、参与度和新近度等指标给大家推荐5个Python开源项目,希望这些开源项目能给大家的工作和学习带来新的启发和帮助。提供利用PyTorch生态系统的能力,包括由NLP社区中的研究人员、工程师预构建的模型和工具。觉得文章实用,欢迎大家积极
在这篇文章中,你将了解到什么是迁移学习,它的一些应用是什么以及为什么它是数据科学家的关键技能。迁移学习不是机器学习模式或技术,它是机器学习中的一种“设计方法”。在传统的机器学习模型中,主要目标是基于从训练数据中学习到的模式推广到看不见的数据。知识和模式的转
令人惊讶的是,NLP模型恰恰相反。根据文本相似性在NLP中的工作方式,最后两对中的句子非常相似,但不是前两个中的句子!在开始判断NLP的能力之前,让我们看看它是如何工作的以及它背后的数学。现在,回到我们的NLP模型,现在是我们破解它的时候了!因此,下一次当
过去的几年里,在NLP领域,我们已经见证了多项令人难以置信的突破,如ULMFiT、ELMo、Facebook的PyText以及谷歌的BERT等等。这些技术大大推进了NLP的前沿性研究,尤其是语言建模。对语境的了解打破了阻碍NLP技术进步的障碍。而今天,我们
我们进行了一系列关于卷积神经网络的实验,这些实验是基于预先训练的词向量训练的,用于句子级别的分类任务。我们得到了一个简单的参数微调的以及静态矢量的CNN在多个基准上取得了优异的结果。通过微调学习任务特定的向量可以进一步提高性能。CNN在这里讨论了7项任务中
没有什么比GitHub和Reddit更适合数据科学了。GitHub是托管代码的终极一站式平台,它擅长于简化团队成员之间的协作过程。多数领先的数据科学家和组织使用GitHub来开源他们的库和框架。Reddit的讨论与该频谱的目的相同,领先的研究人员和才华横溢
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