文章 2024-12-26 来自:开发者社区

深度学习的原理与应用:开启智能时代的大门

深度学习(Deep Learning)是人工智能(AI)和机器学习(ML)领域中备受瞩目的一项技术。凭借其强大的数据处理能力和自我学习能力,深度学习在多个领域展现出了巨大的潜力和应用前景。本文将详细介绍深度学习的基本原理,并通过具体代码示例展示其在图像识别中的应用。 深度学习的基本原理...

深度学习的原理与应用:开启智能时代的大门
文章 2023-06-12 来自:开发者社区

深度学习应用篇-自然语言处理-命名实体识别[9]:BiLSTM+CRF实现命名实体识别、实体、关系、属性抽取实战项目合集(含智能标注)

深度学习应用篇-自然语言处理-命名实体识别[9]:BiLSTM+CRF实现命名实体识别、实体、关系、属性抽取实战项目合集(含智能标注) 1.命名实体识别介绍 命名实体识别(Named Entity Recoginition, NER)旨在将一串文本中的实体识别出来,并标注出它所指代的类型,比如人名、地名等等。具体地,根据MUC会议规定,命名实体识别任务包括三个子任务: 实体名:人名、地...

深度学习应用篇-自然语言处理-命名实体识别[9]:BiLSTM+CRF实现命名实体识别、实体、关系、属性抽取实战项目合集(含智能标注)
文章 2023-06-12 来自:开发者社区

深度学习应用篇-自然语言处理[10]:N-Gram、SimCSE介绍,更多技术:数据增强、智能标注、多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、模型压缩算法等

深度学习应用篇-自然语言处理[10]:N-Gram、SimCSE介绍,更多技术:数据增强、智能标注、多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、模型压缩算法等 1.N-Gram N-Gram是一种基于统计语言模型的算法。它的基本思想是将文本里面的内容按照字节进行大小为N的滑动窗口操作,形成了长度是N的字节片段序列。每一个字节片段称为gram,对所有gram的出现频度进行统计,并且按照事先设定好...

深度学习应用篇-自然语言处理[10]:N-Gram、SimCSE介绍,更多技术:数据增强、智能标注、多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、模型压缩算法等
文章 2022-02-16 来自:开发者社区

深度学习利器:TensorFlow在智能终端中的应用——智能边缘计算,云端生成模型给移动端下载,然后用该模型进行预测

前言 深度学习在图像处理、语音识别、自然语言处理领域的应用取得了巨大成功,但是它通常在功能强大的服务器端进行运算。如果智能手机通过网络远程连接服务器,也可以利用深度学习技术,但这样可能会很慢,而且只有在设备处于良好的网络连接环境下才行,这就需要把深度学习模型迁移到智能终端。 由于智能终端CPU和内存资源有限,为了提高运算性能和内存利用率,需要对服务器端的模型进行量化处理并支持低精度算法。Tens....

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