数据集与词性标注 数据集是NLP中的重要一环. 但是提到数据集,很多人的第一个想法可能是:"这玩意从网上下载就好了,不用管". 真的不用管?最开始我也是这么认为的 于是我直奔CoNLL-2003去下载数据集.地址如下:https://www.clips.uantwerpen.be/conll2003/ner/ 但是经过了解,该数据集的来源是新闻报纸之类的内容,与我要应用NLP的领域严重不符. 所以,除非你的NLP任务与网络上已经公布的.较多人实现的任务重合,否则数据集一般不能直接使用…

深度学习之TensorFlow构建神经网络层 基本法 深度神经网络是一个多层次的网络模型,包含了:输入层,隐藏层和输出层,其中隐藏层是最重要也是深度最多的,通过TensorFlow,python代码可以构建神经网络层函数,比如我们称之为add_layer()函数,由于神经网络层的工作原理是一层的神经元处理完成后得到一个结果,然后传递给下一个神经元,这就类似于函数的return与参数变量,所以最终代码的模型应该如下图所示: 通过add_layer的层层嵌套,实现上一个add_layer的结果返回给…

前言: 本文章记录了我将自己的数据集处理并训练的流程,帮助一些刚入门的学习者,也记录自己的成长,万事起于忽微,量变引起质变. 正文: 一.流程 1)准备数据集  2)数据转换为lmdb格式  3)计算均值并保存(非必需) 4)创建模型并编写配置文件 5)训练和测试 二.实施 (一)准备数据集 在深度学习中,数据集准备往往是最难的事情,因为数据涉及隐私.商业等各方面,获取难度很大,不过有很多科研机构公布了供学习使用的数据集,我们可以在网上下载.还有一种获取的途径是论文,查阅国内外相关的论文,看他们…

一.深度学习中常用的调节参数 本节为笔者上课笔记(CDA深度学习实战课程第一期) 1.学习率 步长的选择:你走的距离长短,越短当然不会错过,但是耗时间.步长的选择比较麻烦.步长越小,越容易得到局部最优化(到了比较大的山谷,就出不去了),而大了会全局最优 一般来说,前1000步,很大,0.1:到了后面,迭代次数增高,下降0.01,再多,然后再小一些. 2.权重 梯度消失的情况,就是当数值接近于正向∞,求导之后就更小的,约等于0,偏导为0 梯度爆炸,数值无限大 对于梯度消失现象:激活函数 Sigmo…

分词(Tokenization) - NLP学习(1) N-grams模型.停顿词(stopwords)和标准化处理 - NLP学习(2)   之前我们都了解了如何对文本进行处理:(1)如用NLTK文本处理库将文本的句子成分分成了N-Gram模型,与此同时引入了正则表达式去除一些多余的句子成分:(2)将停顿词去除:(3)一些通用的标准化处理,如大小写.提取词干等.在这一节我们将看看如何对文本中的单词进行统计,并以此来查看一个单词在特定文档中或者整个文本集中的重要性.统计单词的任务是为了给特定的词…

UFLDL深度学习笔记 (四)用于分类的深度网络 1. 主要思路 本文要讨论的"UFLDL 建立分类用深度网络"基本原理基于前2节的softmax回归和 无监督特征学习,区别在于使用更"深"的神经网络,也即网络中包含更多的隐藏层,我们知道前一篇"无监督特征学习"只有一层隐藏层.原文深度网络概览不仅给出了深度网络优势的一种解释,还总结了几点训练深度网络的困难之处,并解释了逐层贪婪训练方法的过程.关于深度网络优势的表述非常好,贴在这里. ​ 使用深度…

目录: 1. 前提 2. attention (1)为什么使用attention (2)attention的定义以及四种相似度计算方式 (3)attention类型(scaled dot-product attention \ multi-head attention) 3. self-attention (1)self-attention的计算 (2) self-attention如何并行 (3) self-attention的计算总结 (4) self-attention的类型(multi-…

什么是 token embedding? 输入一个word,在字典里查找得到它对应的下标就是token,然后用该数字下标去lookup表查找得到该词对应的词向量(词嵌入)就是embedding word2vec 2013年,Google开源了一款用于词向量计算的工具——word2vec.首先,word2vec可以在百万数量级的词典和上亿的数据集上进行高效地训练:其次,该工具得到的训练结果——词向量(word embedding),可以很好地度量词与词之间的相似性. 随着深度学习(Deep Lea…

一.BERT模型: 前提:Seq2Seq模型 前提:transformer模型 bert实战教程1 使用BERT生成句向量,BERT做文本分类.文本相似度计算 bert中文分类实践 用bert做中文命名实体识别 BERT相关资源 BERT相关论文.文章和代码资源汇总 1.WordEmbedding到BERT的发展过程: 预训练:先通过大量预料学习单词的embedding,在下游的NLP学习任务中就可以使用了. 下游任务:Frozen(预训练的底层参数embedding不变)和Fine-tunin…

之前的[笔记] 基于nvidia/cuda的深度学习基础镜像构建流程已经Out了,以这篇为准. 基于NVidia官方的nvidia/cuda image,构建适用于Deep Learning的基础image. 思路就是先把常用的东西都塞进去,build成image,此后使用时想装哪个框架就装. 为了体验重装系统的乐趣,所以采用慢慢来比较快的步骤,而不是通过Dockerfile来build. 环境信息 已经安装了Docker CE和NVIDIA Container Toolkit,具体流程参考这里…

概述 在前边一篇文章,我们讲了如何复现论文代码,使用pascal voc 2012数据集进行训练和验证,具体内容可以参考<deeplab v3+在pascal_voc 2012数据集上进行训练>,在本篇文章,我们主要讲述,如何对deeplab v3+进行迁移学习,也即如何使用deeplab v3+算法来训练个人的数据集. 1. 数据集准备 首先在开始之前我们先对数据集做一个简单的说明,由于deeplabv3+使用的TensorFlow框架,并且为了提高训练的速度,因此在训练开始前,需要转换成t…

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/37 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/265 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为 斯坦福CS231n <深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)>的全套学习笔记,对应的课程视频可以在 这里 查看.更多资料获取方式见文末…

为了让用户更好地了解您的产品功能,您在发布新产品或者升级产品功能的时候,不妨使用一个产品介绍的向导,引导用户熟悉产品功能和流程.本文将给您介绍一款优秀的用于产品介绍的WEB应用. 就像微博或邮箱这类WEB产品升级一样,使用Guiders.js构建的应用,用户将会看到一些列的弹出层,这些弹出层可以定位到页面上的任意位置,引导用户一步步浏览,最后退出向导.Guiders.js是一款基于jquery的web应用插件,作者是jeff-optimizely.下面我们来介绍如何在实际项目中应用. 准备 加入…

在Docker的运用中,从下载镜像,启动容器,在容器中输入命令来运行程序,这些命令都是手工一条条往里输入的,无法重复利用,而且效率很低.所以就需要一 种文件或脚本,我们把想执行的操作以命令的方式写入其中,然后让docker读取并分析.执行,那么重复构建.更新将变得很方便,所以Dockerfile就此诞生了.Docker提供了Dockerfile作为构建Docker镜像脚本,避免人们一行一行的输入,真是善莫大焉.Dockerfile脚本可以做到随时维护修改,即可以分享,更有利于在模板化,更不用说传…

官方给出的faster R-CNN的源码python版:https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn 先来分析一下 整个文件,根目录下的文件 caffe-fast-rcnn 存放caffe框架 data 下面有两个文件夹,第一个是demo,放了5张用于测试的图片.第二个是scripts,里面放了三个脚本文件,分别为下载在VOC2007上训练的Faster R-CNN模型.下载预训练的分类模型(ZF或者VGG16) 和设置数据集的符号链接的脚本文件. e…

分词(Tokenization) - NLP学习(1) N-grams模型.停顿词(stopwords)和标准化处理 - NLP学习(2) 文本向量化及词袋模型 - NLP学习(3-1) 在上一篇博文中,简单地阐述了如何将文本向量化及词袋模型的.文本向量化是为了将文本转换成机器学习算法可以直接处理的数字,直白点说就是这些转换后数字代表了文本的特征(此过程称之为特征提取或者特征编码),可以直接为机器学习模型所用.词袋模型(Bag-of-Words: BOW)则指的是统计单词在一个文本中出现的次数的…

React初步学习-利用React构建个人博客 用React和Webpack写了一个很简单的个人博客,主要是想要熟悉一下react中各种基本基本属性及方法的使用.在构建过程中碰到不少问题,通过阅读官方API,对react的生命周期和状态提升都有了更好的了解. 构建工具webpack css编译使用css-loader 博客源码 git@github.com:sunrun93/react-blog-app.git 将源码下载到本地,通过npm i安装依赖,使用npm start运行项目 依赖安装完…

# View more python learning tutorial on my Youtube and Youku channel!!! # Youtube video tutorial: https://www.youtube.com/channel/UCdyjiB5H8Pu7aDTNVXTTpcg # Youku video tutorial: http://i.youku.com/pythontutorial """ Please note, this code…

上一篇记录的是学习caffe前的环境准备以及如何创建好自己需要的caffe版本.这一篇记录的是如何使用编译好的caffe做训练mnist数据集,步骤编号延用上一篇 <实践详细篇-Windows下使用VS2015编译安装Caffe环境(CPU ONLY) >的顺序. 二:使用caffe做图像分类识别训练测试mnist数据集 1.下载MNIST数据集,MNIST数据集包含四个文件信息,见表格: 文件 内容 train-images-idx3-ubyte.gz 训练集图片 - 55000 张 训练图…

from:https://blog.csdn.net/xjz18298268521/article/details/79079008 NASNet总结 论文:<Learning Transferable Architectures for Scalable Image Recognition> 注   先啥都不说,看看论文的实验结果,图1和图2是NASNet与其他主流的网络在ImageNet上测试的结果的对比,图3是NASNet迁移到目标检测任务上的检测结果,从这图瞬间感觉论文的厉害之处了,值…

转自 http://blog.csdn.net/liumaolincycle/article/details/48501423 微调是基于已经学习好的模型的,通过修改结构,从已学习好的模型权重中继续训练.下面就在另一个数据集Flickr Style上面微调CaffeNet模型,来预测图像风格,而不再是目标类别. 1.说明 Flickr Style图像数据集在视觉上和训练了bvlc_reference_caffenet的ImageNet数据集很像,由于这个模型在目标分类上用得很好,我们就想把它也用…

个人认为学习一个陌生的框架,最好从例子开始,所以我们也从一个例子开始. 学习本教程之前,你需要首先对卷积神经网络算法原理有些了解,而且安装好了caffe 卷积神经网络原理参考:http://cs231n.stanford.edu/syllabus.html Ubuntu安装caffe教程参考:http://caffe.berkeleyvision.org/install_apt.html 先讲解一下caffe设计的架构吧: 训练mnist数据集使用 build/tools/caffe 训练步骤:…

前面两篇随笔实现的单层神经网络 和多层神经网络, 在MNIST测试集上的正确率分别约为90%和96%.在换用多层神经网络后,正确率已有很大的提升.这次将采用卷积神经网络继续进行测试. 1.模型基本结构 如下图所示,本次采用的模型共有8层(包含dropout层).其中卷积层和池化层各有两层. 在整个模型中,输入层负责数据输入:卷积层负责提取图片的特征:池化层采用最大池化的方式,突出主要特征,并减少参数维度:全连接层再将个特征组合起来:dropout层可以减少每次训练的计算量,并可以一定程度上避免过…

1.MNIST数据集简介 首先通过下面两行代码获取到TensorFlow内置的MNIST数据集: from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('./data/mnist', one_hot=True) MNIST数据集共有55000(mnist.train.num_examples)张用于训练的数据,对应的有55000个标签:共有10000(mnist.t…

YOLOv5训练自定义数据 一.开始之前的准备工作 克隆 repo 并在Python>=3.6.0环境中安装requirements.txt,包括PyTorch>=1.7.模型和数据集会从最新的 YOLOv5版本中自动下载. git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 cd yolov5 pip install -r requirements.txt 二.训练自定义数据 2.1 创建my_dataset.yaml COCO128是一个示例小教…

FastRCNN 训练自己数据集 (1编译配置) 转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ https://github.com/YihangLou/fast-rcnn-train-another-dataset 这是我在github上修改的几个文件的链接,求星星啊,求星星啊(原谅我那么不要脸~~) FastRCNN是Ross Girshick在RCNN的基础上增加了Multi task trainin…

使用py-faster-rcnn训练VOC2007数据集时遇到如下问题: 1. KeyError: 'chair' File "/home/sai/py-faster-rcnn/tools/../lib/datasets/pascal_voc.py", line 217, in _load_pascal_annotationcls = self._class_to_ind[obj.find('name').text.lower().strip()]KeyError: 'chair' 解…

最近推出了yolo-v4我也准备试着跑跑实验看看效果,看看大神的最新操作 这里不做打标签工作和配置cuda工作,需要的可以分别百度搜索   VOC格式数据集制作,cuda和cudnn配置 我们直接利用VOC格式训练自己数据集的模型 笔者也是 根据官方github的readme操作的 没看懂可以进入官方链接看看英文介绍,或者在issue里面提问,笔者花了一天 也算是跑通了数据集的代码. paper https://arxiv.org/abs/2004.10934 github https://gi…

代码: https://github.com/ikuokuo/start-scaled-yolov4 Scaled-YOLOv4 代码: https://github.com/WongKinYiu/ScaledYOLOv4 论文: https://arxiv.org/abs/2011.08036 文章: https://alexeyab84.medium.com/scaled-yolo-v4-is-the-best-neural-network-for-object-detection-on-m…

1. 什么是情感分析(别名:观点提取,主题分析,情感挖掘...) 应用: 1)正面VS负面的影评(影片分类问题) 2)产品/品牌评价: Google产品搜索 3)twitter情感预测股票市场行情/消费者信心 2. 目的 利用机器提取人们对某人或事物的态度,从而发现潜在的问题用于改进或预测. 这里我们所说的情感分析主要针对态度(attitude). 注:Scherer 情感状态类型主要可以分为: 情绪(emotion):有一定原因引发的同步反应.例如悲伤(sadness),快乐(joy) 心情(…