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...
## 前言在人工智能领域,基础方面有两类问题,一个是识别问题,另外一种是回归问题。目前小包研究的方向为非侵入式负荷识别,通俗来讲就是根据从智能电表、智能插头等能源监测设备获取的聚合电力信息,通过计算机的人... 神经网络的训练和识别及实验评估通常是识别问题的关键,目前的主流做法是将完整的数据集按比例进行划分,通常分为训练集、验证机、测试集。以负荷识别领域常用的 PLAID 数据集为例,里面共有 11 类电器,在这里一个很致...
比如实例尺度的微观伤损形位的数据结构、图像尺度的终端视觉测量的数据结构等,由不同尺度的数据结构可以生成一条轨道交通线路的密集量化地图。最后,把这个目标检测算法模型部署应用在桌面端、云端、web端、网页端、... 分被用于骨干网络和颈部网络。yolov5在骨干网络的第一层通过橙色的Focus操作,把长度和宽度方向的空间维度信息切片并堆叠至通道维度,长宽缩小为原来的一半,通道数增加为原来的4倍,减少了计算量。Neck颈部网络用于...
和行业内一些商业\开源的词云项目交互体验。接下来我们将重点分享针对学术算法的调研和商业产品的总结,对字节跳动数据平台词云发展的一些体会和当下的实践。DATA 发展方向探讨**Geo... 是否有合适的业务场景和应用价值?可能在 GIS 相关的项目中比较有应用前景,可以方便的将 GIS 系统中的地理和标签数据直接可视化出来。2. **算法效率低。**计算上需要使用 K-means 、PCA(主成分分析),再加上放置单...
首先使用 opencv watershed 算法分割成几个多边形2. **对多边形计算 distance field(距离场** ),根据距离场生成螺旋线的算法稍复杂不易介绍,可简单理解为根据距离场提供的信息指导螺旋线的前进方向,最后生成出符合... 经过对网络请求的监控,WordArt 是一个纯前端计算的工具。词云文字https://www.ciyunwenzi.com/---------------------------支持中文的形状词云,同时支持表情与文字的混排。![picture.image](ht...
从而将文本数据转换为计算机能够处理的数值型向量形式。如下图所示,文本向量化模型通过将“家常菜烹饪指南”转换为数值向量,可以将文本信息表示成能够表达文本语义的向量。![picture.image](https://p3-volc-com... ^+$是多类softmax交叉熵损失函数,而$F(\cdot; \theta_F): X \rightarrow \mathbb{R}^d$是由参数$\theta_F$参数化的深度神经网络,N是数据点的数量,L是类别的数量。这种方法的核心思想是**学习不同粒度的信息,允许...
值所在**,那如何判断有序是关键,我们可以反过来想,有序的反面是无序,那我们判断无序程度,来反向证明有序度。那如何判断无序程序,不能绕过去的一个概念“熵”,它代表一个系统的混乱程度,熵增越大,代表无序程度越高。如何对抗熵增,是数据仓库的一个重要命题,**耗散结构**是最好的方式首先来看下耗散结构的定义所谓耗散结构就是包含多基元 多组 分多层次 的开放系统处于远 离平衡态时在涨落的触发下从无序突变为有序而形成...
算法和技术整合应用到更多的行业里面去。 火山引擎生态副总裁赵文婕表示,火山引擎的生态分为:与字节跳动国内各个BU的协同生态和自建生态两个部分。为了更好地服务客户,聚焦客户的业务价值增长,火山引擎和国内各个B... 并形成一个大的能力图谱。在消费品、游戏之外,我们还在汽车行业进行落地。希望未来,巨量引擎和火山引擎,能够把能力、流量、数据、算法和技术整合应用到更多的行业里面去。 我今天的分享就到这里,也期待能跟更多生态...
能够和大家面对面交流。 7月24日,由火山翻译冠名赞助的火山翻译·第四届全国机器翻译译后编辑大赛闭幕式暨颁奖典礼以线上直播的形式顺利闭幕。火山翻译团队负责人王明轩先生为大家带来题为《信息时代的机器翻译》... 计算机学等学科都会对信息有一些不同的看法。从社会学的角度简单来看,大部分人认为信息还是人对世界的一种碎片化的呈现。我们怎么去了解这个世界,我们怎么来表现这个世界,这个世界到底有什么,这些所有的内容都可以...
基础算法相关的封装在algorithm目录下,xxxTask代表不同算法的封装;画质算法相关的调用封装在ImageQualityManager类中。 将素材拷贝代码 com.bytedance.labcv.demo.task.UnzipTask 及相关逻辑应用到自己项目中(没有... 如果需要拷贝的素材过多,可能会导致启动时间太长,对此有以下参考方法: 只将一些很简单的素材,如美颜、美型等内置 贴纸这种比较大的,可以做成在线下发,在 app 需要用到的时候通过网络下载到本地,既可以降低包大小,也...
不归一化造成的后果就是我们很可能需要走“之字形”路线才能慢慢逼近正确值,从而导致需要更多的迭代次数。如下图:左图未归一化,右图归一化 ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-... **构造卷积神经网络模型****layers.Conv2D**该层创建了一个卷积核, 该卷积核对层输入进行卷积, 以生成输出张量。接下来我们重点介绍一下本次使用到的这些参数 ``` tf.keras.layers.Conv2D( ...
占用大量算力资源、消耗大量电能去训练超大模型成为一股风潮,而且确实创造了巨大的效益。 但在字节AI Lab看来,在实现同样效果的前提下,降低模型复杂度、推动节能环保,也是有价值的一个研究方向。 从VOLT的测试效果来看,其对促进AI产业节能环保极具潜力。 以主流词表BPE为例,业界普遍会通过大量自然语言处理下游任务的训练以寻找最优大小。相比之下,使用VOLT方案可以节省大约92%的算力,这同时意味着所需电能的大量减少。 ACL的评...
GPT 形式自回归模型的强大能力与 Scaling Law,在图像生成领域,似乎被「锁」住了: ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/52fa8d34b84c4aefb4579b29150dcb... 却使用一种不符合人类直觉(但适合计算机处理)的顺序,即自上而下、逐行扫描的光栅顺序(或称 raster-scan 顺序),来逐个预测图像 token: ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/t...