ShowMeAI_社区达人页

2022年05月

• 05.23 18:45:31
  发表了文章 2022-05-23 18:45:31

  斯坦福NLP课程 | 第19讲 - AI安全偏见与公平

  NLP课程第19讲介绍了 NLP 和 AI 偏见产生的原因、衡量和应用，以及通过数据、机器学习技术、多任务学习等减少偏见、促进公平。

  
• 05.23 18:44:40
  发表了文章 2022-05-23 18:44:40

  斯坦福NLP课程 | 第18讲 - 句法分析与树形递归神经网络

  NLP课程第18讲介绍了基于词向量空间模型的构建、结构反向传播(BTS)及其Python编程、简单TreeRNN及应用、 复杂TreeRNN结构、斯坦福大学HAI研究所等。

  
• 05.23 18:43:29
  发表了文章 2022-05-23 18:43:29

  NLP教程(9) - 句法分析与树形递归神经网络

  本文介绍了 NLP 句法分析与树形递归神经网络，主要讲解树形递归神经网络、句法分析 (Constituency Parsing )、Recursive Neural Networks (RNN)、成分句法分析、SU-RNN、MV-RNN、RNTN等。

  
• 05.23 18:42:29
  发表了文章 2022-05-23 18:42:29

  斯坦福NLP课程 | 第17讲 - 多任务学习(以问答系统为例)

  NLP课程第17讲介绍了问答系统(QA)、多任务学习、自然语言处理的十项全能(decaNLP)、多任务问答系统(MQAN)等。

  
• 05.23 18:41:01
  发表了文章 2022-05-23 18:41:01

  斯坦福NLP课程 | 第16讲 - 指代消解问题与神经网络方法

  NLP课程第16讲介绍了共指消解(指代消解) 的定义、作用和应用、指代检测、指代对模型、指代排序模型 、指代聚类模型 、效果评估等。

  
• 05.23 18:39:41
  发表了文章 2022-05-23 18:39:41

  斯坦福NLP课程 | 第15讲 - NLP文本生成任务

  NLP课程第15讲回顾了NLG要点，介绍了解码算法、NLG任务及其神经网络解法，着手解决NLG评估中的棘手问题，并分析了NLG目前的趋势以及未来的可能方向。

  
• 05.16 16:29:02
  发表了文章 2022-05-16 16:29:02

  斯坦福NLP课程 | 第14讲 - Transformers自注意力与生成模型

  NLP课程第14讲介绍了Attention注意力机制、文本生成、自相似度、相对自注意力、图片与音乐生成、迁移学习等。

  
• 05.16 16:27:06
  发表了文章 2022-05-16 16:27:06

  斯坦福NLP课程 | 第13讲 - 基于上下文的表征与NLP预训练模型(ELMo, transformer)

  NLP课程第13讲介绍了词向量 (word representations) 知识回顾、ELMo模型、ULMfit模型、Transformer结构和BERT等。

  
• 05.16 16:26:05
  发表了文章 2022-05-16 16:26:05

  斯坦福NLP课程 | 第12讲 - NLP子词模型

  NLP课程第12讲介绍了语法学 (linguistics) 基础知识、基于字符粒度的模型、子词模型 (Subword-models)、混合字符与词粒度的模型、fastText模型等。

  
• 05.16 16:24:57
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  斯坦福NLP课程 | 第11讲 - NLP中的卷积神经网络

  NLP课程第11讲介绍了卷积神经网络 (CNN)及模型细节，并讲解CNN和深度CNN在文本分类中的使用，最后介绍了Q-RNN模型。

  
• 05.16 16:23:20
  发表了文章 2022-05-16 16:23:20

  NLP教程(8) - NLP中的卷积神经网络

  本文介绍 NLP 中的卷积神经网络（CNN），讲解卷积神经网络的卷积层、池化层、多卷积核、多通道、卷积核、N-gram、filter、k-max pooling、文本分类等。

  
• 05.11 23:39:31
  发表了文章 2022-05-11 23:39:31

  斯坦福NLP课程 | 第10讲 - NLP中的问答系统

  NLP课程第10讲介绍了问答系统动机与历史、SQuAD问答数据集、斯坦福注意力阅读模型、BiDAF模型、近期前沿模型等。

  
• 05.11 23:38:02
  发表了文章 2022-05-11 23:38:02

  NLP教程(7) - 问答系统

  本文介绍 NLP 中的问答系统（Question Answering），包括 NLP 中的问答系统场景、动态记忆网络（Dynamic Memory Networks）、问答（QA）、对话、MemNN、DCN、VQA等。

  
• 05.10 12:12:33
  发表了文章 2022-05-10 12:12:33

  斯坦福NLP课程 | 第9讲 - cs224n课程大项目实用技巧与经验

  NLP课程第9讲介绍了课程大项目的细节、寻找研究主题、项目数据、门控神经序列模型回顾、机器翻译主题、研究方式、结果呈现和评估等。

  
• 05.10 12:06:19
  发表了文章 2022-05-10 12:06:19

  NLP教程(6) - 神经机器翻译、seq2seq与注意力机制

  本文介绍了序列到序列模型（seq2seq）及其在翻译系统中的应用，以及注意力机制、序列解码器、神经翻译系统、基于字符级别的翻译模型等。

  
• 05.08 00:59:43
  发表了文章 2022-05-08 00:59:43

  斯坦福NLP课程 | 第7讲 - 梯度消失问题与RNN变种

  NLP课程第7讲介绍RNNs的梯度消失问题、两种新类型RNN（LSTM和GRU），以及其他梯度消失(爆炸)的解决方案——Gradient clipping、Skip connections等。

  
• 05.08 00:58:44
  发表了文章 2022-05-08 00:58:44

  斯坦福NLP课程 | 第6讲 - 循环神经网络与语言模型

  NLP课程第6讲介绍一个新的NLP任务 Language Modeling (motivate RNNs) ，介绍一个新的神经网络家族 Recurrent Neural Networks (RNNs)。

  
• 05.08 00:57:42
  发表了文章 2022-05-08 00:57:42

  NLP教程(5) - 语言模型、RNN、GRU与LSTM

  本文介首先介绍了语言模型及其应用场景，进而介绍了循环神经网络（RNN）及优化后的变种LSTM(长短时记忆网络)和GRU模型。

  
• 05.05 17:21:27
  发表了文章 2022-05-05 17:21:27

  斯坦福NLP课程 | 第5讲 - 句法分析与依存解析

  NLP课程第5讲内容覆盖：句法结构（成分与依赖），依赖语法与树库，基于转换的依存分析模型，神经网络依存分析器等。

  
• 05.05 17:19:57
  发表了文章 2022-05-05 17:19:57

  NLP教程(4) - 句法分析与依存解析

  本文介绍 Dependency Grammar、Dependency Structure、Neural Dependency Parsing、依存解析、依存句法 和 语法依赖等内容。

  
• 05.05 17:12:50
  发表了文章 2022-05-05 17:12:50

  斯坦福NLP课程 | 第4讲 - 神经网络反向传播与计算图

  NLP课程第4讲主要内容是：单神经网络的梯度矩阵与建议、计算图与反向传播、神经网络训练实用知识技能（包括正则化、向量化、非线性表达能力、参数初始化、优化算法、学习率策略）等。

  
• 05.05 17:09:19
  发表了文章 2022-05-05 17:09:19

  斯坦福NLP课程 | 第3讲 - 神经网络知识回顾

  NLP课程第3讲主要内容是回顾神经网络知识，并基于NLP场景讲解命名实体识别、基于窗口数据的预测、基于pytorch实现的分类器等。

  
• 05.01 09:30:34
  发表了文章 2022-05-01 09:30:34

  斯坦福NLP课程 | 第2讲 - 词向量进阶

  NLP课程第2讲内容覆盖ord2vec与词向量、算法优化基础、计数与共现矩阵、GloVe模型、词向量评估、word senses等。

  
• 05.01 08:54:37
  发表了文章 2022-05-01 08:54:37

  NLP教程(2) - GloVe及词向量的训练与评估

  本文介绍GloVe词向量、词向量内部与外部评估方法、类比任务中的词向量训练超参数影响、相关度评估任务中词向量与人工表现差异、基于上下文处理一词多义问题和窗分类。

  

2022年04月

• 04.29 15:40:54
  发表了文章 2022-04-29 15:40:54

  斯坦福NLP课程 | 第1讲 - NLP介绍与词向量初步

  NLP课程第1讲直接切入语言和词向量，讲解自然语言处理的基本概念、文本表征的方法和演进、包括word2vec等核心方法，词向量的应用等。

  
• 04.29 15:27:12
  发表了文章 2022-04-29 15:27:12

  NLP教程(1) - 词向量、SVD分解与Word2Vec

  本文介绍自然语言处理(NLP)的概念及其面临的问题，进而介绍词向量和其构建方法（包括基于共现矩阵降维和Word2Vec）。

  
• 04.29 15:03:54
  发表了文章 2022-04-29 15:03:54

  自然语言处理教程 | 斯坦福CS224n · 课程带学与全套笔记解读

  本系列是ShowMeAI组织的斯坦福CS224n《自然语言处理与深度学习》的学习笔记，包含一整套【NLP深度教程】 和【20章课件注释】，是非常TOP的完整学习资料~

  
• 04.21 20:36:01
  发表了文章 2022-04-21 20:36:01

  大厂技术实现 | 图像检索及其在高德的应用 @计算机视觉系列

  图像检索任务指的是，给定查询图像，从图像数据库中找到包含相同或相似实例的图像。本文研究的是高德地图POI信息更新，即根据自有图像源，将每个新增或调整的POI及时制作成数据。这是非常典型的图像检索垂直应用，整套方便背后也包含大量CV技术。本篇我们结合资深CV工程师章鱼的分享，一起研究『高德地图POI信息更新』这一业务背景中，应用到的计算机视觉技术。

  
• 04.21 20:35:01
  发表了文章 2022-04-21 20:35:01

  大厂技术实现 | 图像检索及其在淘宝的应用 @计算机视觉系列

  图像检索任务指的是，给定查询图像，从图像数据库中找到包含相同或相似实例的图像。典型应用之一就是电商商品检索，如淘宝拍立淘，只需要用户随手拍照即可精准检索，提高了电商购物的体验。本篇我们来看看淘宝拍立淘背后的实现方案和依托的计算机视觉技术。

  
• 04.21 20:34:04
  发表了文章 2022-04-21 20:34:04

  大厂技术实现 | 爱奇艺文娱知识图谱的构建与应用实践 @自然语言处理系列

  知识图谱是一种用图模型来描述知识和建模世界万物之间关联关系的技术方法。本文研究的是爱奇艺奇搜知识图谱的构建流程与应用场景，了解这一文娱行业知识图谱是如何帮助用户精确找到想要的内容、回答用户问题、以及理解用户搜索意图的。

  
• 04.21 20:33:11
  发表了文章 2022-04-21 20:33:11

  大厂技术实现 | 详解知识图谱的构建全流程 @自然语言处理系列

  知识图谱（Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现更智能的搜索引擎，并且于2013年以后开始在学术界和业界普及。目前，随着智能信息服务应用的不断发展，知识图谱已被广泛应用于智能搜索、智能问答、个性化推荐、情报分析、反欺诈等领域。本篇是『知识图谱构建与落地实践』的起始篇，我们与来自百度的NLP工程师路遥，一起研究知识图谱的构建流程与技术细节。

  
• 04.21 20:31:50
  发表了文章 2022-04-21 20:31:50

  大厂技术实现 | 腾讯信息流推荐排序中的并联双塔CTR结构 @推荐与计算广告系列

  双塔模型是推荐、搜索、广告等多个领域的算法实现中最常用和经典的结构，实际各公司应用时，双塔结构中的每个塔会做结构升级，用CTR预估中的新网络结构替代全连接DNN，本期看到的是腾讯浏览器团队的推荐场景下，巧妙并联CTR模型应用于双塔的方案。

  
• 04.21 20:30:52
  发表了文章 2022-04-21 20:30:52

  大厂技术实现 | 爱奇艺短视频推荐业务中的多目标优化实践 @推荐与计算广告系列

  短视频是当前互联网最热门的业务之一，聚集了巨大的互联网用户流量，也是各大公司争相发展的业务领域。作为主要营收业务方向，短视频方向的推荐算法也日新月异并驱动业务增长，本期我们看到的是爱奇艺的短视频频道下，推荐多任务算法应用实践路径与落地方案。

  
• 04.21 20:29:59
  发表了文章 2022-04-21 20:29:59

  大厂技术实现 | 多目标优化及应用（含代码实现）@推荐与计算广告系列

  推荐，搜索，计算广告是互联网公司最普及最容易商业变现的方向，也是算法发挥作用最大的一些方向，前沿算法的突破和应用可以极大程度驱动业务增长，这个系列咱们就聊聊这些业务方向的技术和企业实践。本期主题为多目标学习优化落地（附『实现代码』和『微信数据集』）

  
• 04.21 20:28:12
  发表了文章 2022-04-21 20:28:12

  大厂技术实现 | 行业解决方案系列教程

  ShowMeAI按照不同的技术线与应用领域，以最专业和直观的方式讲解字节、阿里、腾讯、美团、百度等头部企业的核心业务技术解决方案，覆盖推荐&广告、NLP、CV、金融科技等领域。

  
• 04.21 20:07:58
  发表了文章 2022-04-21 20:07:58

  图解python | 时间和日期处理

  在Python的开发过程中，经常要处理时间类型的数据。Python内置了 time、datetime 等标准库，帮助我们对时间型进行处理。

  
• 04.21 20:07:42
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  图解python | 命名空间与作用域

  命名空间与作用域是程序设计中的基础概念，深入理解有助于理解变量的生命周期，减少代码中的莫名其妙bug。

  
• 04.21 20:07:16
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  图解python | 面向对象编程

  面向对象编程是一种程序设计思想，即把对象作为程序的基本单元。一个对象包含了数据和操作数据的函数，而Python是一个纯天然面向对象的编程语言。

  
• 04.21 20:06:57
  发表了文章 2022-04-21 20:06:57

  图解python | 错误与异常处理

  在实际编程过程中，经常会看到一些报错信息，在python中也有专门的方式去处理错误和异常，保证全局流程顺畅。

  
• 04.21 20:06:38
  发表了文章 2022-04-21 20:06:38

  图解python | 文件与目录操作

  在实际开发中，经常需要对文件夹、文件等进行创建、修改、查询、读取、删除等操作。Python 通过标准内置OS模块，能够以简洁高效的方式完成这些操作。

  
• 04.21 19:59:30
  发表了文章 2022-04-21 19:59:30

  图解python | 文件读写

  读写文件是最常见的操作之一，Python内置了open()函数，用于对文件进行读写操作。每当我们用open方法打开一个文件时，将返回一个文件对象。

  
• 04.21 19:58:58
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  图解python | 模块

  在Python中，一个.py文件就称为一个模块（Module），包含很多不同功能编写成的函数。包是用来管理Python模块命名空间的形式，经常以「包.模块」的形式来导入模块。

  
• 04.21 19:58:46
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  图解python | 数据结构

  Python中有大量的数据结构与容器供编程使用，在本节内容中我们汇总前面所学的知识点，并拓展一些新知识，来介绍Python数据结构。

  
• 04.21 19:58:24
  发表了文章 2022-04-21 19:58:24

  图解python | 迭代器与生成器

  迭代器（iterator）是一个带状态的对象，在调用next()方法时返回容器中的下一个值。生成器（generator）是使用 yield 的函数，函数被调用时会返回一个生成器对象。生成器其实是一种特殊的迭代器，不过这种迭代器更加优雅。

  
• 04.21 19:52:43
  发表了文章 2022-04-21 19:52:43

  图解python | 函数

  在Python中，函数（Function）是组织好的、可重复使用的、用来实现单一，或相关联功能的代码段。内建函数和用户自定义函数提高了应用的模块性和代码的重复利用率。