随笔分类 - 机器学习
摘要：之前我们介绍过BERT+CRF来进行命名实体识别，并对其中的BERT和CRF的概念和作用做了相关的介绍，然对于CRF中的最优的标签序列的计算原理，我们只提到了维特比算法，并没有做进一步的解释，本文将对维特比算法做一个通俗的讲解，以便大家更好的理解CRF为什么能够得到最优的标签序列。 通过阅读本文你将
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摘要：最近在做一个深度学习分类项目，想看看训练集数据的分布情况，但由于数据本身维度接近100，不能直观的可视化展示，所以就对降维可视化做了一些粗略的了解以便能在低维空间中近似展示高维数据的分布情况，以下内容不会很深入细节，但足以让你快速使用这门技术。 什么是降维可视化？ 简而言之，降维是在2维或3维中展现
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摘要：还记得之前介绍过的命名实体识别系列文章吗，可以从句子中提取出人名、地址、公司等实体字段，当时只是简单提到了BERT+CRF模型，BERT已经在上一篇文章中介绍过了，本文将对CRF做一个基本的介绍。本文尽可能不涉及复杂晦涩的数学公式，目的只是快速了解CRF的基本概念以及其在命名实体识别等自然语言处理领
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摘要：什么是BERT？ BERT,全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformers。可以理解为一种以Transformers为主要框架的双向编码表征模型。所以要想理解BERT的原理，还需要先理解什么是Transformers。 Trans
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摘要：本文尽量贴合BERT的原论文，但考虑到要易于理解，所以并非逐句翻译，而是根据笔者的个人理解进行翻译，其中有一些论文没有解释清楚或者笔者未能深入理解的地方，都有放出原文，如有不当之处，请各位多多包含，并希望得到指导和纠正。 论文标题 Bert：Bidirectional Encoder Represe
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摘要：看完这篇就懂了。 IoU intersect over union,中文：交并比。指目标预测框和真实框的交集和并集的比例。 mAP mean average precision。是指每个类别的平均查准率的算术平均值。即先求出每个类别的平均查准率(AP)，然后求这些类别的AP的算术平均值。其具体的计算
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摘要：最近，朋友圈被"请给我一面红旗@微信官方" 刷屏了，据说微信头像会出现一面小红旗！ 但我要告诉你，红旗头像是真的，不过@大法似乎并不管用，请给我一面红旗的正确打开方式来了！ 扫码或长按识别图中二维码，关注后点击右下方的我要国旗，或者输入“国旗”两个字，即可获取方法！ 小提示： 如果在替换头像的时候总
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摘要：一篇文章就搞懂啦，这个必须收藏！ 我们以图片分类来举例，当然换成文本、语音等也是一样的。 Positive 正样本。比如你要识别一组图片是不是猫，那么你预测某张图片是猫，这张图片就被预测成了正样本。 Negative 负样本。比如你要识别一组图片是不是猫，那么你预测某张图片不是猫，这张图片就被预测成
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摘要：最近，笔者想研究BERT模型，然而发现想弄懂BERT模型，还得先了解Transformer。 本文尽量贴合Transformer的原论文，但考虑到要易于理解，所以并非逐句翻译，而是根据笔者的个人理解进行翻译，其中有一些论文没有解释清楚或者笔者未能深入理解的地方，都有放出原文，如有不当之处，请各位多多
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摘要：通过本文，你将了解如何基于训练好的模型，来编写一个rest风格的命名实体提取接口，传入一个句子，接口会提取出句子中的人名、地址、组织、公司、产品、时间信息并返回。 核心模块entity_extractor.py 关键函数 完整代码 编写rest风格的接口 我们将采用python的flask框架来提供
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摘要：通过本文你将了解如何训练一个人名、地址、组织、公司、产品、时间，共6个实体的命名实体识别模型。 训练建议在GPU上进行，如果你没有GPU训练环境，或者你想要一个训练好的模型，可以加作者微信(jiabao512859468)，有任何相关技术问题，都欢迎和作者探讨O(∩\_∩)O~ ok,下面开始我们的
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摘要：上一篇文章，我们介绍了brat的安装和配置，当成功安装和配置好了brat，我们就可以进行文本标注了。 首先，在brat项目的data目录下新建一个project目录，然后在brat项目的主目录下找到以下文件，复制到project目录： 主目录：/var/www/html/brat project目录
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摘要：YOLOv3 相比之前版本的改进 网络的特征提取部分 由 Darknet-19改成了 Darknet-53，更深了，速度确有下降，但是相比ResNet来说仍然高很多。 跨尺度预测 yolov3网络在3个不同尺寸的特征图下，每个尺寸的特征图预测出3个boxes，anchor box还是采用聚类的方法得
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摘要：本文接着上一篇《手把手教你用深度学习做物体检测(五)：YOLOv1介绍》文章，介绍YOLOv2在v1上的改进。有些性能度量指标术语看不懂没关系，后续会有通俗易懂的关于性能度量指标的介绍文章。 YOLOv2 yolov2和v1的区别 引入了Batch Normalization 有一定的正则化效果，可
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摘要：之前写物体检测系列文章的时候说过，关于YOLO算法，会在后续的文章中介绍，然而，由于YOLO历经3个版本，其论文也有3篇，想全面的讲述清楚还是太难了，本周终于能够抽出时间写一些YOLO算法相关的东西。本篇文章，我会先带大家完整的过一遍YOLOv1的论文，理解了YOLOv1才能更好的理解它的后续版本，
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摘要：本篇文章，将带你一步步的安装文本标注工具brat。 brat是一个文本标注工具，可以标注实体，事件、关系、属性等，只支持在linux下安装，其使用需要webserver，官方给出的教程使用的是Apache2。 使用示例 下载brat 建议下载brat的release版本，地址：https://git
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摘要：上一篇《手把手教你用深度学习做物体检测(三)：模型训练》中介绍了如何使用yolov3训练我们自己的物体检测模型，本篇文章将重点介绍如何使用我们训练好的模型来检测图片或视频中的物体。 如果你看过了上一篇文章，那么就知道我们用的是 AlexeyAB/darknet项目，该项目虽然提供了物体检测的方法，分
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摘要：本篇文章旨在快速试验使用yolov3算法训练出自己的物体检测模型，所以会重过程而轻原理，当然，原理是非常重要的，只是原理会安排在后续文章中专门进行介绍。所以如果本文中有些地方你有原理方面的疑惑，也没关系，可以自行网上搜索相关资料，也可以先留着问题，相信你会在后续文章中找到答案。 上篇文章《手把手教你
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摘要： “本篇文章将开始我们训练自己的物体检测模型之旅的第一步—— 数据标注。” 上篇文章介绍了如何基于训练好的模型检测图片和视频中的物体，若你也想先感受一下物体检测，可以看看上篇文章： "《手把手教你用深度学习做物体检测(一)：快速感受物体检测的酷炫&nbs
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摘要：上一个深度学习系列介绍了如何检测出图片或视频中的物体，本深度学习系列将介绍如何从文章中提取出我们关注的实体，比如提取文章中出现的人名、地址、产品、时间等实体。本文做为该系列的第一篇文章，会先呈现一下命名实体识别的效果，然后给大家介绍几个概念。 识别效果 如上图所示，请求体中是要提取实体的句子，也可以
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