探索人工智能的深度学习与自然语言处理前沿
引言 人工智能（AI）技术的飞速发展正在以前所未有的方式改变着我们的生活和工作方式。作为AI的两大核心技术——深度学习和自然语言处理（NLP），它们正引领着人工智能领域的前沿探索。本文将深入探讨深度学习和自然语言处理的基本概念、最新进展、应用实例以及未来展望，为您揭示AI技术的无限可能。 深度学习：...
探索人工智能：深度学习在自然语言处理中的应用
引言 人工智能（AI）作为近年来最热门的技术领域之一，已经在众多行业中展现出了巨大的潜力。特别是在自然语言处理（NLP）领域，AI技术的发展使得机器能够更好地理解和生成人类语言。其中，深度学习作为AI的一个分支，更是推动了NLP领域的进步。本文将探讨深度学习如何改变自然语言处理的方式&...
探索人工智能：深度学习与自然语言处理
引言 近年来，人工智能（AI）的发展取得了令人瞩目的成就，特别是在深度学习和自然语言处理（NLP）领域。这些技术不仅改变了我们日常生活的方式，也为企业提供了前所未有的机会。本文将重点介绍深度学习在自然语言处理中的应用及其背后的原理。 深度学习简介 深度学习是机器学习的一个分支，它试图模...
人工智能领域：面试常见问题超全（深度学习基础、卷积模型、对抗神经网络、预训练模型、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、模型压缩、强化学习、元学习）
人工智能领域：面试常见问题 1.深度学习基础 为什么归一化能够提高求解最优解的速度？为什么要归一化？归一化与标准化有什么联系和区别？归一化有哪些类型？Min-max归一化一般在什么情况下使用？Z-score归一化在什么情况下使用？学习率过大或过小对网络会有什么影响？batch size...
《中国人工智能学会通讯》——1.31 深度学习 在自然语言处理研究上的进展
1.31 深度学习 在自然语言处理研究上的进展 近年来，深度学习在人工智能的多个子领域都取得了显著的进展。在自然语言处理领域，虽然深度学习方法也收到越来越多的关注，在很多任务上也取得了一定效果，但是并没有其他领域那么显著。传统的主流自然语言处理方法是基于统计机器学习的方法，所使用的特征大多数是基于 onehot 向量表示的各种组合特征。这个特征表示方式会导致特征空间非常大，但也带来一个优点。就是....
《中国人工智能学会通讯》——7.2 基于深度学习的自然语言处理
7.2 基于深度学习的自然语言处理 深度学习旨在模拟人脑对事物的认知过程，一般是指建立在含有多层非线性变换的神经网络结构之上，对数据的表示进行抽象和学习的一系列机器学习算法。该方法已对语音识别、图像处理等领域的进步起到了极大的推动作用，同时也引起了自然语言处理领域学者的广泛关注。 如图 1 所示，深度学习为自然语言处理的研究主要带来了两方面的变化，一方面是使用统一的分布式（低维、稠密、连续）向量....
中国人工智能学会通讯——深度学习在自然语言处理领域的最新进展
下面我来介绍一下深度学习在自然语言处理（NLP）的最新进展。我主要想针对机器翻译、聊天机器人和阅读理解这三个最活跃的方向来探讨深度学习在NLP领域的发展到了什么水平，还存在什么问题，然后再引申出未来的研究方向。 上图是自然语言处理主要技术的一览图。从左开始，第一列是自然语言的基本技术，包括词汇级、短语级、句子级和篇章级的表示，比如词的多维向量表示（word embedding）、句子的多维向量.....
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