深度学习自然语义识别
社区干货
我的深度学习项目经验分享|社区征文
我要和大家分享的项目也是我学习AI过程中做的小项目,是利用视频分析技术结合深度学习构建的一个智能视频监控系统,用来进行实时监测和分析人员活动,提供监测识别和报警等功能,还能用于大数据分析,远程访问和管理等等... 降低分辨率等。去噪处理是因为实时视频流可能会受一些干扰,摄像头本身的噪声,光线变化等都会有影响,不能放过这些细节。去噪处理后也能获得更高质量的视频流。```#读原始帧frame = cv2.imread("original_frame....
大模型和深度学习的工作总结|社区征文
越来越多的技术:深度学习、AI、大模型、虚拟现实VR等慢慢进入我们的生活。**基于大模型的图像去雾**在今年这个阶段,我的主要工作是研究基于深度学习的图像去雾工作。随着现代工业文明的发展进步,大气污染现象愈... 另一个区别是图像中像素的分辨率要高得多。存在许多视觉任务,例如语义分割,需要在像素级进行密集预测。**感受**经过2023一年的工作和学习,真是学到很多新的东西,2024继续加油!infoq原文链接:https://xie.info...
2023 年度总结—总结我今年的AI之路-多项目实战经验谈AI发展前景|社区征文
在学习AI的过程中,我深入了解了机器学习、深度学习、自然语言处理等关键技术,并对其在各个领域的应用有了更深刻的认识。## 🐬1.1 AIGC大模型学习体验有感说到总结,我觉得第一条就应该说一下现在爆火的Chatgpt了... AI技术的突破将赋予自动驾驶车辆更强大的环境识别能力。通过机器学习和深度学习,车辆将能够自主判断路况、预测其他车辆和行人的行为,并作出相应的驾驶决策。这将大大提高道路安全和乘车舒适度。自动驾驶技术将成...
人工智能之自然语言处理技术总结与展望| 社区征文
是通过计算机来解决人类自然语言的问题,尤其是通过编程去处理和分析大量的自然语言数据。如果将自然语言处理领域进行细分,那么它包括自然语言理解(NLU)、自然语言生成(NLG)两大子领域。细分领域包括文本分类、命名实体识别、关系抽取、事件抽取、文本摘要、阅读理解、知识图谱构建等领域。 近些年来,基于有标记数据的监督学习是研究的重点,例如随着深度学习蓬勃发展而产生的的神经网络架构:前馈神经网络(FNN)、卷积神经网络...
特惠活动
深度学习自然语义识别-优选内容
深度学习自然语义识别-相关内容
个人年度总结:深度学习与AIGC技术在智能诗歌生成中的应|社区征文
其中深度学习模型不断完善、开源模式的推动、大模型探索商业化的可能,成为 AIGC 发展的“加速度”。# “智能诗歌生成”的AIGC项目我曾参与了一个名为“智能诗歌生成”的AIGC项目。该项目的主要目标是利用人工智... 这些向量能够捕捉到词语之间的语义关系。然后,我们通过计算这些向量的相似度来提取诗歌的特征。**模型训练:** 我们采用了基于循环神经网络(RNN)的生成模型进行训练。该模型接受诗歌的特征作为输入,并输出下一行诗...
边缘计算技术:深度学习与人工智能的融合|社区征文
**边缘ML:** 是指机器学习在不处于核心数据中心的,企业级计算机/设备中的应用。边缘设备包括服务器机房,现场服务器,以及位于各个地区以加快响应速度为目的的小型数据中心。云端和边缘端的ML 已经通过3年多的科普,广为大众所接受。今天我们看到的人脸门禁、摄像头行为识别、智能音箱...... 绝大部分场景都属于这两类。 以 TensorFlow & TF lite 等开源深度学习框架为基础的大量应用,推动了智能在云端和边缘端应用。然而,更加具有...
大模型助力科技革命:2023年的里程碑与大模型的未来展望 | 社区征文
# 📑前言> 对大模型的简单理解:有着大量数据进行的深度学习或机器学习的模型,这些数据可以通过训练过程自动调整以捕获输入数据中的复杂关系。这类模型通常具有较深的网络结构和较多的神经元,以增加模型的表示能力和学习能力。大模型的诞生影响,对如今发展的许多领域,诸如自然语言处理、计算机视觉和语音识别等等,都有着显著的成果!# 项目分享下面我给大家分享一个基于预训练模型的命名实体识别(NER)应用:1.安装所需...
基于大数据、大模型的应用总结与技术心得|社区征文
深度学习技术逐渐在研究领域扩散开来,大数据也逐渐进入我们的生活,大模型也无处不在地帮助我们生活和工作。 # 大数据、大模型的应用总结 大数据技术在医疗领域的应用:可以帮助指导医疗团队进行更精确的诊断... 人脸识别项目占了很大的比重,最先进的面部识别算法是使用数百万张图像进行训练的。通过互联网作为资源,面部图像是相对容易获得的,但是这些图像中的语义分布通常非常不平衡。例如,大多数可用的照片都是微笑的主体的...
万字长文带你弄透Transformer原理|社区征文
> 🍊作者简介:[秃头小苏](https://juejin.cn/user/1359414174686455),致力于用最通俗的语言描述问题>> 🍊专栏推荐:[深度学习网络原理与实战](https://juejin.cn/column/7138749154150809637)>> 🍊近期目标:写好... 目标检测还是语义分割的榜单前几名基本都是用VIT实现的!!!朋友,相信你点进来了也是了解了VIT的强大,想一睹VIT的风采。🌼🌼🌼正如我的标题所说,作为一名CV程序员,没有接触过NLP(自然语言处理)的内容,这给理解VIT带来...
基于深度学习的探地雷达图像去杂波|社区征文
**前言**探地雷达(GPR)是一种广泛应用于土木工程、地质工程和地质灾害监测的探测地下的方法,通过利用电磁波在不同介质之间的不同反射特性来探测和识别地下物体,GPR 通常沿测线采集高分辨率 B-Scan 雷达图,然而 B-Scan 雷达图在检测到目标响应时会伴有因不均匀地表的强反射、地下土层界面的回波以及发射和接收天线之间直接耦合所产生的杂波,有的杂波甚至掩盖了目标相应,严重影响了目标检测算法的性能。随着深度学习以及大模型的...
技术人的 2023 漫谈 AI 语音体验之路|社区征文
# 目录- **谷歌的"谷歌文档语音输入"**- **小米的小爱同学**- **百度的“百度翻译”**- **苹果的“Siri”*** * *# 引言在这个时代,人工智能(AI)和音视频技术的深度融合成为一场科技变革的焦点。通过对AI与音视频的使用体验,我深刻感受到了这场变革所带来的深远影响。在过去的几年中,AI技术的进步为音视频领域注入了前所未有的活力。随着深度学习等技术的崛起,我们目睹了语音识别、人脸识别、自然语言处理等领...
大模型的应用前景:从自然语言处理到图像识别 | 社区征文
学习一般特征表示,随后在一些任务上进行微调。这类迁移学习方法促进大型模型具有更强的泛化能力和适应性。- 自然语言理解的提升:大模型技术在自然语言理解行业拥有显著的提高。GPT(Generative Pre-trainedTransformer)为了代表大型语言模型,依据预训练和优化的方式,在文本生成、机器翻译、问答系统等任务中获得了显著的效果。- 图像识别和机器视觉进展:大模型技术也用于图像识别和机器视觉领域。依据深度卷积神经网络结构和...
