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python实战(十四)——Bert-BiLSTM-CRF命名实体识别

本文使用人民日报BIO标注数据集进行了基于Bert-BiLSTM-CRF的命名实体识别建模实践。

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#bert#人工智能#深度学习 +2
深度学习中常见的学习率调整策略

本文介绍了深度学习中常见的学习率调度器及其在torch中对应的用法。

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#深度学习#人工智能#算法 +2
什么是强化学习?

本文详细介绍了强化学习的概念、主要构成部分、流程以及常见的强化学习算法。

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#深度学习#人工智能#算法 +2
python实战(十一)——情感分析

本文分别介绍了基于词典的情感分析和基于深度学习的情感分析方法,并给出了python实现基于深度学习的情感分析方法详细示例。

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#人工智能
详解强化学习中的DQN算法

本文详细介绍了强化学习中的DQN算法原理及python实现过程。

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#算法#神经网络#深度学习 +2
python实战(五)——构建自己的大模型助手

本文介绍了通过python库和大模型API构建具备程序控制能力的PC端智能问答助手的详细过程。

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#人工智能#算法#python +1
python实战(八)——情感识别(多分类)

本文使用Kaggle的情感分类数据集展示了如何通过微调预训练模型来让模型分类性能得到提升。

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#python#人工智能#算法 +3
python实战(三)——文本向量化/文本表示

本文详细介绍了文本向量化的含义以及常见文本向量化方法的python实现。

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#人工智能#算法#python +3
python实战(十)——时间序列预测

本文以飞机游客数量时序数据集为例,详细介绍了如何使用专门的时序模型ARIMA进行python建模。

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#算法#人工智能#机器学习 +1
python实战(二)——房屋价格回归建模

本文使用房价数据进行了回归任务的建模,并详细介绍了其中各个步骤的python实现流程。

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#回归#数据挖掘#人工智能 +3
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