一.什么是自然语言处理呢? 自然语言处理是计算机科学家提出的名字,本质上与计算机语言学是同义的,它跨越了计算机学.语言学以及人工智能学科. 自然语言处理是人工智能的一个分支,在计算机研究领域中,也有其他的分支,例如计算机视觉.机器人技术.知识表达和推理等. 目标:让计算机能够理解人类语言来完成有意义的任务,例买东西或者是更高级的目标等. 下图是人对语言层次的传统描述: 从输入开始,而输入部分通常是语音输入,接着大脑就会进行语音和音义分析.也有部分是文字输入,而文字输入基本上和语言学没多大关系,O…

深度学习 - 维基百科,自由的百科全书 https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0 深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法. 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法.观测值(例如一幅图像)可以使用多种方式来表示,如每个像素强度值的向量,或者更抽象地表示成一系列边.特定形状的区域等.而使用某些特…

1 使用普通摄像头进行深度估计 1.1 深度估计原理 这里会用到几何学中的极几何(Epipolar Geometry),它属于立体视觉(stereo vision)几何学,立体视觉是计算机视觉的一个分支,它从同一物体的两张不同图像提取三维信息. 极几何的工作原理: 它跟踪从摄像头到图像上每个物体的虚线,然后再第二张图像做同样的操作,并根据同一物体对应的线的交叉来计算距离. 在使用 OpenCV 如何使用极几何来计算所谓的视差图,它是如图像中检测到不同深度的基本表示,这样就能够提取出一张图片的前景…

本章节主要是使用深度摄像头的数据来识别前景区和背景区,这样就可以分别对前景和背景做不同的处理. 1 创建模块…

How do we have usable meaning in a computer? Represents the words as discrete symbols, (离散型变量) Use the one-hot vector to represent the word in sentence, (Traditional way, we can use Distributional semantics) Distributional semantics: A word's meaning…

语言模型 对于一个文本中出现的单词 \(w_i\) 的概率,他更多的依靠的是前 \(n\) 个单词,而不是这句话中前面所有的单词. \[ P\left(w_{1}, \ldots, w_{m}\right)=\prod_{i=1}^{i=m} P\left(w_{i} | w_{1}, \ldots, w_{i-1}\right) \approx \prod_{i=1}^{i=m} P\left(w_{i} | w_{i-n}, \ldots, w_{i-1}\right) \] 在翻译系统中就…

前言 我们在上一篇博客聊了Mysql的整体架构分布,连接层.核心层.存储引擎层和文件系统层,其中存储引擎层作为Mysql Server中最重要的一部分,为我们sql交互提供了数据基础支持.存储引擎和文件系统执行IO交互,读取同一份原始数据(存储引擎不同,可能文件也不一样,但是都是一份数据),然后依据各自的特性在内存中变换存放,满足自身设计.例如我们熟知的InnoDB和MyLSAM,都是将底层文件系统的物理数据读取到内存中以B+树的形式存在,只不过对于树上叶子节点中的数据会有不同的实现而已.下面我…

StrangeIoC的设计和RobotLegs一致,所以我的解析会对照RobotLegs来看. 整个框架使用的是MVCS的模式,关于MVCS模式大家可以点这里进行查看,这里就不谈了,既然StrangeIoC称为依赖注入框架,我们就直接谈这个框架的注入实现. 中介类的生命周期 为啥不先说注入呢?因为自动创建和销毁中介类是我认为这个框架设计得最精彩的地方. 大家一定很好奇,当我们挂载了View脚本的GameObject添加到场景时,对应的中介类就会生成并绑定到该GameObject之上,同时中介类会…

Global Vectors for Word Representation (GloVe) GloVe 模型包含一个训练在单词-单词的共同出现次数上的加权的最小二乘模型. 什么是Co-occurrence Matrix 假设单词与单词的 co-occurrence matrix 矩阵用 X 表示,\(X_{i j}\)表示单词 \(j\) 出现在单词 i 的上下文中的次数, \(X_{i}=\sum_{k} X_{i k}\)表示任何一个单词 k 出现在单词 i 的上下文中的次数, \[ P_…

Lecture1 One-Hot 定义:用N位状态寄存器编码N个状态,每个状态都有独立的寄存器位,且这些寄存器位中只有一位有效,说白了就是只能有一个状态.即保证每个样本中的每个特征只有1位处于状态1,其他都是0. 缺点:词汇的延展性导致词库是无穷多的:两两向量正交,无法表示两个词汇之间的相似性. Solution 分布式语义:观察上下文,理解语义. word vector : 也可以叫做word embedding 或者word representation. 每个词用向量表示,可以有n维,最低…