机器学习课程-温州大学-12深度学习-自然语言处理和词嵌入1 2023年05月 深度学习-自然语言处理和词嵌入 黄海广 副教授 2 03 Word2Vec 04 GloVe 本章目录 01 词汇表征和文本数据处理 02 词嵌入 05 GPT 3 1.词汇表征 01 词汇表征和文本数据处理 03 Word2Vec 04 GloVe 02 词嵌入 05 GPT GPT 4 1.词汇表征和文本数据处理 5 1.词汇表征和文本数据处理 6 1.词汇表征和文本数据处理 7 1.词汇表征和文本数据处理 8 2.词嵌入 03 Word2Vec 04 GloVe 02 词嵌入 05 GPT 01 词汇表征和文本数据处理 9 2.词嵌入 “Sally Johnson is an orange farmer 2.词嵌入 嵌入矩阵 14 3.Word2Vec 03 Word2Vec 04 GloVe 02 词嵌入 05 GPT 01 词汇表征和文本数据处理 15 3.Word2Vec 语言模型的训练机制就是这样 1.我们获得了大量文本数据(例如,所 有维基百科文章)。然后 2.我们有一个窗口(比如说三个单词) ,我们会对所有文本进行滑动。0 码力 | 44 页 | 2.36 MB | 1 年前3
通过Oracle 并行处理集成 Hadoop 数据白皮书 2011 年 1 月 通过 Oracle 并行处理集成 Hadoop 数据 1 Oracle 白皮书 — 通过 Oracle 并行处理集成 Hadoop 数据 引言 许 作为示例,但这里的策略同样适用于其他分 布式存储机制。本文中介绍了各种访问方法,还通过一个具体示例说明了其中一 种访问方法的实现。 2 Oracle 白皮书 — 通过 Oracle 并行处理集成 Hadoop 数据 外部 Hadoop 数据的访问方法 要从 Oracle 数据库里访问某个文件系统中的外 问 HDFS 文件。FUSE(File System in Userspace)项目针对这种情况提供了解决方法。有多种 FUSE 驱动程序支持用户挂 载 HDFS 存储,并将其作为常规文件系统处理。通过使用一个此类驱动程序,并在数据库实 例上挂载 HDFS(如果是 RAC 数据库,则在其所有实例上挂载 HDFS),即可使用外部表基 础架构轻松访问 HDFS 文件。 图0 码力 | 21 页 | 1.03 MB | 1 年前3
【05 计算平台 蓉荣】Flink 批处理及其应⽤Flink 批处理理及其应⽤用 What is Apache Flink * Apache Flink 是⼀一个分布式⼤大数据处理理引擎 * 可对有限数据流和⽆无限数据流进⾏行行有状态计算 * 可部署在各种集群环境 * 对各种⼤大⼩小的数据规模进⾏行行快速计算 为什什么Flink能做批处理理 Table Stream Bounded Data Unbounded Data ⽣生态 实时计算 StreamC ompute 1 3 4 2 Flink 实时计算 商业化版本 阿⾥里里云实时计算产品⽅方向 存储计算分离 架构 ⾼高性能 全托管架构 全功能⼤大数据 处理理能⼒力力 Thanks0 码力 | 12 页 | 1.44 MB | 1 年前3
深度学习下的图像视频处理技术-沈小勇深度学习下的图像视频处理技术 沈小勇 优图X-Lab视觉AI负责人 专家研究员 自我介绍 自我介绍 2006.9 – 2012.7 浙江大学数学系本科硕士 2012.8 – 2016.6 香港中文大学博士 2016.6 – 2017.5 香港中文大学 Research Fellow 2017.5 – 现在 腾讯优图X-Lab 视觉AI负责人,专家研究员 个人主页:http://xiaoyongshen0 码力 | 121 页 | 37.75 MB | 1 年前3
MATLAB与Spark/Hadoop相集成:实现大数据的处理和价值挖1 © 2015 The MathWorks, Inc. MATLAB与Spark/Hadoop相集成:实现大 数据的处理和价值挖 马文辉 2 内容 ▪ 大数据及其带来的挑战 ▪ MATLAB大数据处理 ➢ tall数组 ➢ 并行与分布式计算 ▪ MATLAB与Spark/Hadoop集成 ➢ MATLAB访问HDFS(Hadoop分布式文件系统) ➢ 在Spark/Hadoop集群上运行MATLAB代码 价值密度的高低与数据总量的大小成反比 ▪ Velocity - 数据处理速度,数据处理速度需要快速 数据处理速度是决定大数据应用的关键 4 大数据带来的挑战 ▪ 传统的工具和方法不能有效工作 – 访问和处理数据变得困难; – 需要学习使用新的工具和新的编程方式; – 不得不重写算法以应对数据规模的增大; ▪ 现有处理或计算方法下的结果质量受到影响 – 被迫只能处理一部分数据(数据子集); – 采用新的工具或重写算法会对现有生产力产生影响; 采用新的工具或重写算法会对现有生产力产生影响; ▪ 数据处理与分析所需时间增长 – 数据规模增大、数据复杂度增加,增加处理难度和所需时间; 5 MATLAB的大数据处理 ▪ 编程 ▪ Streaming ▪ Block Processing ▪ Parallel-for loops ▪ GPU Arrays ▪ SPMD and Distributed Arrays ▪ MapReduce0 码力 | 17 页 | 1.64 MB | 1 年前3
Qcon北京2018-《文本智能处理的深度学习技术》-陈运文达观数据 陈运文 文本智能处理的深度学习技术 达观数据CEO 陈运文 博士 • 中 国 计 算 机 学 会 高 级 会 员 , A C M 和 I E E E 学 会 会 员 , 复 旦 大 学 计 算 机 博 士 和 杰 出 毕 业 生 • 原 腾 讯 文 学 高 级 总 监 、 盛 大 文 学 首 席 数 据 官 、 百 度 核 心 技 术 工 程 师 • 三 十 项 国 家 技 术 法 》 专 注 于 企 业 文 本 挖 掘 技 术 和 相 关 应 用 系 统 的 服 务 个人简介——达观数据CEO 陈运文 达观数据:全球领先的文本智能处理专家 l 为企业提供文本挖掘、知识图谱、搜索引擎和个性化推荐等文本智能处理技术服 务,是国内首家将自动语义分析技术应用于企业数据化运营的人工智能公司 专注于文本挖掘的国际领军人工智能企业 l 获得全球三十大最佳AI企业等荣誉,拥有国家级高新技术企业、CMMI3资质认 覆盖金融、制造、法律、电商、传媒等行业,提升企业文档自动化处理能力 为数百家中国知名客户提供完善的文本智能处理服务 01 文本智能处理背景简介 7 文本 语音 图像 人工智能 Voice Image Text 达观专注于人工智能中的文本处理细分领域 文本处理任务 什么是NLP 概念:Natural Language Processing 自然语言处理 目的:让机器理解人类的语言,是人工智能领域的重要0 码力 | 46 页 | 25.61 MB | 1 年前3
动手学深度学习 v2.046 2.1.6 转换为其他Python对象 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47 2.2 数据预处理 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47 2.2.1 读取数据集 读取数据集 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 2.2.2 处理缺失值 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 2.2.3 转换为张量格式 6.1 基本概率论 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74 2.6.2 处理多个随机变量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77 2.6.3 期望和方差 . .0 码力 | 797 页 | 29.45 MB | 1 年前3
机器学习课程-温州大学-01深度学习-引言Microsoft(微软) 计算机视觉技术、自然语言处理技术 等 办公 美国 1975年 上市 市值1.21万亿美元 2 Google(谷歌) 计算机视觉技术、自然语言处理技术 等 综合 美国 1998年 上市 市值9324亿美元 3 Facebook(脸书) 人脸识别、深度学习等 社交 美国 2004年 上市 市值5934亿美元 4 百度 计算机视觉技术、自然语言处理技 术 、知识图谱等 综合 中国 Anywhere 自然语言处理技术、非结构化数据认知 企业管理 美国 2003年 B轮融资 估值68亿美元 10 IBM Watson(IBM沃森) 深度学习、智适应学习技术 计算机 美国 1911年 上市 市值1198亿美元 11 松鼠AI 1对1 智适应学习技术、机器学习 教育 中国 2015年 A轮融资 估值11亿美元 12 字节跳动 跨媒体分析推理技术、深度学习、自 然 语言处理、图像识别 度 预处理 对图像做一 种或一些预 处理,使图 像满足后继 处理的要 求 ,如:二次 取样保证图 像坐标的正 确,平滑、 去噪等 特征提取 从图像中提取 各种复杂度的 特征,如:线 ,边缘提取和 脊侦测,边角 检测、斑点检 测等局部化的 特征点检测 检测/分割 对图像进行分割 ,提取有价值的 内容,用于后继 处理, 如:筛 选特征点,分割 含有特定目标的 部分 高级处理 验证得到的0 码力 | 80 页 | 5.38 MB | 1 年前3
第29 期| 2023 年9 月- 技术雷达Bard,Meta 的 LLaMA 以及亚马逊的 Bedrock 等)在我们的讨论中占据重要地位。更广泛来说,大语言模型可以应用于从 内容生成(文本、图片和视频)、代码生成到总结概述和翻译等各种问题。通过自然语言的抽象层,这些大模型 成为了强大的工具库,被诸多信息工作者广泛使用。我们讨论了大语言模型的各个方面,包括自托管式大语言 模型,相较云托管的大语言模型,它支持更多的定制和管控。随着大语言模型日益复杂,我们正在深思如何在 for GitHub Actions 8. 使用 Terraform 创建监控和告警 9. ReAct 提示工程 10. 检索增强生成 11. 基于风险的故障建模 12. 大语言模型半结构化自然语言输入 13. 追踪健康债务状况 14. 对告警规则的单元测试 15. CI/CD 的零信任保护 评估 16. 通过依赖健康检查化解包幻觉风险 17. 设计系统决策记录 18. GitOps 19 for GitHub Actions 8. 使用 Terraform 创建监控和告警 9. ReAct 提示工程 10. 检索增强生成 11. 基于风险的故障建模 12. 大语言模型半结构化自然语言输入 13. 追踪健康债务状况 14. 对告警规则的单元测试 15. CI/CD 的零信任保护 评估 16. 通过依赖健康检查化解包幻觉风险 17. 设计系统决策记录 18. GitOps 190 码力 | 43 页 | 2.76 MB | 1 年前3
机器学习课程-温州大学-01机器学习-引言Microsoft(微软) 计算机视觉技术、自然语言处理技术 等 办公 美国 1975年 上市 市值1.21万亿美元 2 Google(谷歌) 计算机视觉技术、自然语言处理技术 等 综合 美国 1998年 上市 市值9324亿美元 3 Facebook(脸书) 人脸识别、深度学习等 社交 美国 2004年 上市 市值5934亿美元 4 百度 计算机视觉技术、自然语言处理技 术 、知识图谱等 综合 中国 Anywhere 自然语言处理技术、非结构化数据认知 企业管理 美国 2003年 B轮融资 估值68亿美元 10 IBM Watson(IBM沃森) 深度学习、智适应学习技术 计算机 美国 1911年 上市 市值1198亿美元 11 松鼠AI 1对1 智适应学习技术、机器学习 教育 中国 2015年 A轮融资 估值11亿美元 12 字节跳动 跨媒体分析推理技术、深度学习、自 然 语言处理、图像识别 配合使用更加方便。 NumPy(Numeric Python)提供了许多高级的数值编程工具,如:矩阵数据类型、 矢量处理,以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。多为很多大型金融 公司使用,以及核心的科学计算组织如:Lawrence Livermore,NASA用其处理一些 本来使用C++,Fortran或Matlab等所做的任务。 60 Python模块-NumPy 切片 610 码力 | 78 页 | 3.69 MB | 1 年前3
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