文章目录前言一、Word Embedding二、BERT原理1.Pre-training预训练2.Deep Bidirectional Transformers3.BERT中的双向表示4.BERT训练模型的参数，使用了两种策略，两个预训练任务4.1 Mask LM4.2 预测下一句4.BERT的输入表示三、Transformer原理1.Transformer机制1.1 Attention机制2.
# -*- coding:utf-8 -*-'''word embedding测试在GTX960上，18s一轮经过30轮迭代，训练集准确率为98.41%，测试集准确率为89.03%Dropout不能用太多，否则信息损失太严重'''import numpy as npimport pandas as pdimport jiebapos = pd.read_excel('pos.xls',
原创
2022-03-20 16:16:31
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# -*- coding:utf-8 -*-'''
word embedding测试
在GTX960上，18s一轮
经过30轮迭代，训练集准确率为98.41%，测试集准确率为89.03%
Dropout不能用太多，否则信息损失太严重
'''import numpy as npimport pandas as pdimport jieba
pos = pd.read_excel('pos.xls'
原创
2021-05-07 16:14:36
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这篇文章对于反欺诈的介绍属于大纲式，讲得还是比较全面，有条有理。其中建设反欺诈体系的实时性、自动化、数据化等原则；反欺诈团队的架构；信誉库、专家规则、机器学习等方法。对于初期着手反欺诈项目的伙伴，都有建设性、方向性的指导意义。欺诈与反欺诈要反欺诈，自然要明确什么是欺诈。欺诈一词，古已有之。在《现代汉语词典》和《汉语大词典》中，欺诈被解释为“用狡猾奸诈的手段骗人”。在《中华人民共和国民法
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2024-01-31 14:49:24
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在《文本情感分类（一）：传统模型》一文中，笔者简单介绍了进行文本情感分类的传统思路。传统的思路简单易懂，而且稳定性也比较强，然而存在着两个难以克服的局限性：一、精度
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2017-04-24 13:20:00
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在机器学习中，目标要么是预测（prediction），要么是聚类（clustering）。本文重点关注的是预测。预测是从一组输入变量来预估输出变量的值的过程。例如，得到有关房子的一组特征，我们可以预测它的销售价格。预测问题可以分为两大类：1、回归问题：其中要预测的变量是数字的（如房屋的价格）；2、分类问题：其中要预测的变量是“是/否”的答案（如预测某个设备是否会故障）了解了这点，接下来让我们看看机
2023/4/5 -4/17 脑机接口学习内容一览： 这一篇文章主要对DEAP数据集转化为python可以处理的格式，并且进一步使用LSTM网络进行分类工作。一、数据集分析 详情见于官网：DEAPdatas
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2024-01-26 07:56:16
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摘要：
本文介绍了基于GRU循环神经网络构建情感分类模型的完整流程，包括模型设计、实现和优化。文章首先回顾了GRU和情感分类的基础知识，然后详细阐述了模型的设计方案和实现步骤，最后给出了代码示例。此外，文章还探讨了性能优化技巧和常见问题解答。阅读本文可以深入了解如何使用GRU进行情感分类任务，预计阅读时长约40分钟。
关键词：GRU, 情感分类, 深度学习, 循环神经网络
引言
背景介绍
情感分类
原创
2024-03-10 19:33:47
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企业最重要的目的之一就是与客户群保持联系。这些公司必须清楚地了解客户对新老产品、最近的举措以及客户服务的看法。
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2019-07-18 14:37:13
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一、文本分类； 二、数据增强； 三、模型微调一、文本分类 文本情感分类 文本分类是自然语言处理的一个常见任务，它把一段不定长的文本序列变换为文本的类别。本节关注它的一个子问题：使用文本情感分类来分析文本作者的情绪。这个问题也叫情感分析，并有着广泛的应用。同搜索近义词和类比词一样，文本分类也属于词嵌入的下游应用。在本节中，我们将应用预训练的词向量和含多个隐藏层的双向循环神经网络与卷积神经网络，来判断
来源 | 量子位 ID | QbitAI龙年伊始，Sora横空出世。2月15日（美国当地时间），人工智能研究公司OpenAI正式对外
1 textCNN原理textCNN最早在2014年由纽约大学的Yoon Kim提出（作者就他自己一个人），论文题目Convolutional Neural Networks for Sentence Classification，在文中作者用精炼的语句介绍了使用卷积神经网络进行文本分类任务的原理和网络结构，并用7个数据集证明了模型的泛化能力。如下图所示是textCNN与其他模型在MR,SST-1
# 实现多分类深度学习模型的完整流程
作为一名经验丰富的开发者，我知道刚入行的你可能会感觉多分类深度学习模型的构建过程有些复杂。在这篇文章中，我会详细指导你如何实现一个多分类深度学习模型，并以表格的形式概述整个流程。
## 多分类深度学习模型的流程
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------------|
# 如何实现垃圾分类深度学习模型
垃圾分类是一个非常重要的社会问题，而深度学习作为一种强大的技术手段，可以帮助我们解决这个问题。本文旨在指导初学者如何从零开始实现一个垃圾分类的深度学习模型。我们将按步骤介绍整个流程，并提供相关的代码示例及其注释。
## 流程概述
以下是实现垃圾分类深度学习模型的步骤：
| 步骤 | 描述
# 多分类模型与深度学习
## 引言
在深度学习的广泛应用中，多分类模型被广泛使用于图像识别、文本分类等任务。本篇文章将介绍多分类模型的基本概念、实现方式以及用代码实例演示如何构建一个简单的多分类模型，最后我们还将借助一些图示帮助理解相关概念。
## 什么是多分类模型？
多分类模型是指将给定的输入样本划分为多个类别中的一个。与二分类问题（如判断邮件是否为垃圾邮件）不同，在多分类问题中，模型
在深度学习中，分类模型的概率输出是评估模型性能的重要指标之一。当我们面临模型不确定性、概率分布不均等问题时，本文将详细探讨如何处理与优化“深度学习分类模型概率”的问题。
## 背景定位
在实际应用中，深度学习模型往往需要对输入样本进行分类，并输出相应的概率值。然而，用户反馈表明：
> “我的模型输出的分类概率总是非常接近于0或1，我该如何调整？”
我们可以采用四象限图来评估这个问题的严重程度
目录1 介绍2 模型结构3 实验结果4 总结5 代码实践 1 介绍DeepFM 是华为诺亚方舟实验室在 2017 年提出的模型。论文传送门：A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction正如名称所示，DeepFM 是 Deep 与 FM 结合的产物，也是 Wide&Deep 的改进版，只是将其中的 LR 替换
智能化的管理方式可以大幅降低反诈科普平台的运营人员成本，实现了反诈科普平台的标准化、制度化、程序化的管理，有效地防止了反诈科普平台的随意管理，提高了信息的处理速度和精确度，能够及时、准确地查询和修正反诈科普、一键举报、经历上传等信息。 课题主要采用Uni-weixin、springboot架构技术，前端以小程序页面呈现给用户，结合后台java语言使页面更加完善，后台使用MySQL数据库进行数据存储
作者姬小光 那么常见的活动扑街都有哪些表现呢？通常，按照技术的专业术语来讲，有 40x 及 50x 系列。我们在网站上经常能见到的，就是类似 “404 页面找不到了“，这种提示，可能还配有卡通和卖萌的文案。但是实质都一样，就是系统找不到你要访问的页面。还有就是 50x 系列，会提示类似“啊哦，系统崩溃了~”，或者“系统繁忙，请稍后再试”。意思就是系统真的扑街了，崩溃了。更轻量一点的，可
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2024-01-14 15:29:02
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Tensorflow因支持功能的全面性，序列化的突出优点，以及高性能的部署优点等等俘获了一大批的铁杆粉丝。但是对于小白来说要上手还是需要啃一些实战案例，积累一些实现方法的。在视觉、语言领域相关的深度学习发展很好，例如：CNN 在图像上表现非常好，具有像素的局部相关性；RNN 或transformers这样的序列模型在语言上也表现得非常好，具有顺序性。音频看起来用的很少，以至于一些同学也不知道处理音
