如何通过概率分布表示语义？
\( c \) 到单词 \( w \) 的向量表示 \( v \)。在BERT等模型中，\( f_w \) 通常是通过多层变换（如Transformer层）实现的，这些变换能够捕捉单词在给定上下文中的语义。 此外，由于单词的向量表示是通过学习数据集中的共现模式得到的，我们可以使用经验风险最小化来训练模型参数 \( \theta \)，使得： \[ \theta^* = \arg \min...
词向量与语义信息
词向量可以说是构建更复杂语言模型的基石，这些模型能够处理更复杂的语言现象，如句子的语法结构和上下文依赖关系。词向量允许执行数学运算，这些运算在自然语言处理中被用来探索和推断单词之间的语义关系。深入理解词向量对词义的表示，需要结合理论基础、模型架构、实际应用和评估方法等多个方面。随着NLP领域的不断发展，对词向量的理解和应用也在不断深化。词向量空间是向量空间理论在语言信息处理中的实际应...
论文解读 --- 《针对PowerShell脚本的有效轻量级去混淆和语义感知攻击检测》
Deobfuscation and Semantic-Aware Attack Detection for PowerShell Scripts》，即《针对PowerShell脚本的有效轻量级去混淆和语义感知攻击检测》，作者为浙江大学网络安全博士。其在论文中提出了一个行之有效的对混淆的powershell脚本进行还原的方法，读来非常有启发性，值得写一篇文章来系统地分析下该方案。更重要的是，该还原方案具...
【深度学习实战（6）】搭建通用的语义分割推理流程
一、代码 #---------------------------------------------------## 检测图片#---------------------------------------------------#def detect_image(self, image, count=False, name_classes=None): #-----------------...
导航指令生成新篇章：将语义地图转化为机器人眼中的“道路”
多个图像输入。其次，全景图像包含许多与任务无关的细节，模型必须同时学习解释环境并生成指令。为了解决这些问题，我们提出将VL-GEN任务分为两步：环境解释和空间推理。本文聚焦于第二步，探索使用自顶向下的语义地图进行VL-GEN的可行性。 我们的研究问题是，是否可以使用自顶向下的语义地图（单个RGB图像）作为主要信息来源，并探索哪些其他数据源可以进一步提高性能。为了回答这个问题，我们将VL-GEN任务形式...
C++自学笔记005：移动语义
C++自学笔记005：移动语义 学习移动语义之前要先了解一下RVO机制 RVO机制 RVO（Return Value Optimization）是一种编译器优化机制：当函数需要返回一个对象的时候，如果自己创建一个临时对象返回，那么这个临时对象会消耗一个构造函数（Constructor）、一个拷贝构造函数（Copy Constructor）以及一个析构函数（Destructor）的调用的代价，RVO的...
一文掌握文本语义分割：从BERT切分、Cross-Segment到阿里SeqModel
在此文《基于LangChain+LLM的本地知识库问答：从企业单文档问答到批量文档问答》的3.5节中，我们曾分析过langchain-chatchat项目中文本分割相关的代码，当时曾提到该项目中的文档语义分割模型为达摩院开源的：nlp_bert_document-segmentation_chinese-base (这是其论文)在此文《知识库问答LangChain+LLM的二次开发：商用时的典型问题及...
【人工智能 | 知识表示方法】状态空间法 & 语义网络，良好的知识表示是解题的关键！（笔记总结系列）
其中 M 表示初始城市，C 表示目标城市，B 表示距离。 需要找到从起始节点A到目标节点A的最佳路径。这可以通过应用最短路径算法（例如迪杰斯特拉算法或暴力枚举算法）来实现，平时用迪杰斯特拉算法即可。 语义网络（Semantic Networks） 由奎廉（Quillian）于1968年提出，作为描述人类联想记忆的一种心理学模型。 语义网络的结构定义 我们根据以下这个例子简单讲解 下面是将给定语句表示为...
【深度学习】目标检测，实例分割，语义分割 逐一对比
提问：目标检测，实例分割，语义分割，有什么区别？ 目标检测（Object Detection），实例分割（Instance Segmentation）和语义分割（Semantic Segmentation）是计算机视觉领域中三个相关但有着不同任务和目标的问题。下面是它们的简要区别： 目标检测（Object Detection）： 任务描述： 目标检测的任务是在图像或视频中定位和识别多个对象，并为每个...
Halcon深度学习，语义分割，预处理和部署过程
halcon在深度学习中提供了7种学习方式和例子。其中最为常见的为语义分割，一般使用与在需要标注显示的缺陷检测项目中。几乎所有的2D缺陷检测都可以使用语义分割作为项目部署。 先上完整程序 预处理部分 *** 设置输入输出路径 ****总路径AllDir := 'E:/HALCONDeepingLearn/单一缺陷/训练图/训练'*图片路径ImageDir := AllDir +'/全部训练_...