深度学习在图像识别中的应用与挑战探索机器学习中的自然语言处理技术
深度学习技术在图像识别领域的突破性进展已成为近年来的研究热点。尤其是卷积神经网络(CNN)的出现,极大推动了从图像分类到目标检测再到语义分割等各类视觉任务的性能提升。然而,随着应用场景的不断拓展和技术要求的日益提高,深度学习在图像识别中仍面临着多方面的挑战。 一、关键技术CNN作为深度学习在图像识别中的基石,其结...
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...
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