RNN, Transformers和BERT是流行的自然语言处理技术，它们在序列建模、并行化和预训练方面存在一些权衡，适用于下游任务
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通过这篇深入的Speak AI评测，揭示Speak AI的真相它是最好的AI转录软件吗？在本文中找到答案！
Leave a Comment介绍 在技术的动态领域中，自主人工智能代理已经成为具有变革性的实体，在重新塑造我们与数据和人工智能互动的方式。当我们深入探索这个迷人的领域时，很明显这些代理不仅仅是程序，它们代表着将人工智能融入我们日常生活的范式转变。本文将介绍您今天可以使用的10个最重要的自主人工智能代理。请继续阅读，了解这些人工智能代理可以为您做什么。 什么是自主人工智能代理？ 自主人工智能代理是高级人工智能系统，能够独立运行并执行任务，而不需要持续的人类干预。这些代理利用机器学习和自动化来分析、学习和执行各种领域的任务。它们可以从简单的任务自动化工具扩展到能够理解自然语言，做出决策并随着时间的推移适应新信息的复杂系统。自主人工智能代理在革新技术与支持各种日常任务的交互方式中发挥着重要的作用。 自主人工智能代理如何工作？ 您是否一直想知道自主人工智能代理到底是做什么以及它们如何能够自己完成任务？这些先进的人工智能模型被设计成将复杂的指令或目标分解为更小、更简单的任务，并以结构化的方式执行它们。它们还能自动化某些任务并循环运行。以下是大多数自主人工智能代理的基本工作流程。 定义任务：首先，人工智能代理根据清晰的指示、截止日期和优先级创建任务。 任务优先级排序：然后，它们使用人工智能算法根据紧急性和重要性对任务进行排序。 自动化任务：它们将重复性任务委托给人工智能模型以实现高效执行。 监控进展：在设置流程和执行任务后，它们实时跟踪这些任务的进展并接收更新。 交互：这些代理通过自然语言命令轻松创建、修改和管理任务。 顶级自主人工智能代理 以下是10个最重要的自主人工智能代理及其描述、优点和示例。 1. AgentGPT AgentGPT是一个功能强大且可定制的开源自主代理。它能够执行各种任务，例如规划旅行、撰写电子邮件和生成创造性的文本格式，并且可以通过添加其他功能和功能来定制。AgentGPT无需编码即可使用，您只需添加名称和目标，然后点击部署即可创建代理。它通过将复杂任务分解为较小的子任务来工作。然后，它使用迭代提示来以最小的人类参与实现主要目标。 优点 节省时间和精力：AgentGPT可以自动化其他需要您大量时间和精力完成的任务。 提高生产力：通过自动化任务，您可以释放更多时间关注更重要的事情。 更有趣：通过自动化您认为乏味或枯燥的任务，它可以帮助您更加有趣。 更具创造力：它还可以通过生成新的想法和可能性来帮助您更具创造力。 示例 规划夏威夷之旅：AgentGPT可以帮助您计划一次详细的夏威夷之旅，包括寻找航班、住宿和活动。 撰写电子邮件：它可以帮助您撰写电子邮件，包括编写主题、正文和签名。 生成诗歌：您甚至可以使用AgentGPT根据特定的押韵方案和格律生成诗歌。…
Leave a Comment介绍 数据科学已经成为技术市场上最有价值的技能之一。在数据科学革命之前，处理数百万个测试用例的数据需要花费长达11-12年的时间。但现在，只需几个月，有时甚至只需要几个星期！那么，学习数据科学需要多长时间？令人惊讶的是，你只需要一年就可以成为一名数据科学家。这取决于你的学习速度和持续性。让我们看看成为数据科学家需要多长时间，以及为什么你应该成为一名数据科学家。 为什么选择数据科学职业？ 机器学习和人工智能正在征服世界，得益于不断发展的技术世界。根据预测，到2026年，数据科学市场收入预计将达到$3229亿美元。技术、大数据和机器学习算法在企业中的快速应用导致了数据科学的快速增长。 根据劳动统计局的数据，数据科学家平均年薪约为$100,000。有许多职业机会可供选择，你可以成为数据分析师、数据科学家等，拥有高薪水，符合你的技能。 成为数据科学家需要多长时间？ 每个人成为数据科学家的道路可能不同。如果我们将每个月分为特定的主题，你可以在12个月内学习数据科学。只要保持持续的努力和学习的热情，任何人都可以在一年内掌握数据科学的艺术。 然而，学习曲线取决于你的持续性和学习数据科学的时间。由于之前对数据科学具有基础知识，有些人可以较短时间内掌握数据科学。 跟随并在12个月内学习数据科学的基础和复杂概念。让我们看看每个月的内容蓝图，了解学习数据科学需要多长时间。 第1个月：数据科学工具包 让我们以基本的数据科学工具开启你成为数据科学家的旅程。通过学习常见但重要的数据科学工具，如Python及其库NumPy、Pandas、Matplotlib和Seaborn，可以为接下来几个月打下坚实的基础。 第2个月：数据可视化 在打下坚实基础之后，我们进入成为数据科学家的下一个阶段，掌握数据可视化的艺术。熟悉数据可视化工具，如Tableau，掌握绘制图表、分布地图等技术。本月还将开始学习SQL。 第3个月：数据探索 第三个月重点介绍如何利用隐藏数据进行数据探索。数据探索是指将信息型数据以关键洞察的形式展示出来。本月将教你如何使用探索性数据分析（EDA）探索数据。你可以学习成为一名数据科学家所需的统计学基础知识。 第4个月：机器学习基础与讲故事的艺术 本月将开始你的机器学习奇妙之旅。你将学习机器学习的基础知识，并熟悉技术术语和技巧。通过结构化思维，你将掌握讲故事的艺术。 第5个月：高级机器学习 从第五个月开始，事情将变得严肃起来，因为您将学习高级机器学习算法来提升您的技能。在这个月里，您可以期望学习特征工程以及如何处理文本和图像。 第六个月：无监督机器学习 在这个月里，学会处理非结构化和无标签的数据。学习如何使用无监督机器学习算法处理非结构化数据，例如PCA、聚类、K-Means、异常检测等。您将终于开始进行项目。 第七个月：推荐引擎 推荐系统是Netflix、YouTube、Zomato等准确推荐背后的支撑。在第七个月，学习不同推荐技术背后的逻辑以及如何构建推荐引擎。同时，进一步实施令人兴奋的项目。 第八个月：处理时间序列数据 全球许多组织依赖时间序列数据观察数据集随时间的重复测量。在这个月里，学习如何处理时间序列数据，以及解决时间序列问题的有效技术。…
Leave a Comment大型语言模型（LLM）现已成为各种应用的重要组成部分本文为任何对进入LLM世界感兴趣的人提供了大量的资源清单
Leave a Comment掌握算法，包括深度学习，如LSTMs，GRUs，RNNs和生成式AI和LLMs，如ChatGPT，使用Packt的50个程序员应该了解的算法
Leave a Comment去年底到目前为止，2023年对于AI人士来说是一个创造AI应用的好时机，这要归功于非营利性研究人员的一系列AI进展。以下是其中的一些： ALiBi ALiBi是一种有效解决文本外推问题的方法，当涉及到Transformers时，可以在推理时外推比其训练时更长的文本序列。ALiBi是一种简单易实现的方法，不影响运行时或需要额外参数，并允许通过改变现有Transformer代码的几行来实现外推。 基于RoPE的外推的扩展法则 这种方法是提升Transformer的外推能力的框架。研究人员发现，在预训练上下文长度中通过微调基于Rotary Position Embedding (RoPe)的LLM，可以获得更好的性能。 FlashAttention Transformers是处理文本信息的强大模型。然而，在处理大型文本序列时，它们需要大量的内存。FlashAttention是一种IO-aware算法，可以比现有基准线快速训练Transformers。 Branchformer Conformers（Transformers的一种变体）在语音处理方面非常有效。它们依次使用卷积和自注意力层，这使得其架构难以解释。Branchformer是一种灵活且可解释的编码器替代方案，具有并行分支以建模端到端语音处理任务中的依赖关系。 潜在扩散 虽然扩散模型在许多图像处理任务中实现了最先进的性能，但它们计算上非常昂贵，通常需要数百个GPU天。潜在扩散模型是扩散模型的一个变种，能够在需要更少资源的情况下，在各种基于图像的任务上实现高性能。 CLIP-Guidance CLIP-Guidance是一种新的文本到三维生成方法，不需要大规模标记数据集。它通过利用（或借助）预训练的视觉-语言模型，如CLIP，可以学习将文本描述与图像关联起来，研究人员使用它来从3D对象的文本描述生成图像。 GPT-NeoX GPT-NeoX是由200亿参数构成的自回归语言模型。它在各种基于知识和数学的任务上表现得相当好。它的模型权重已公开提供，以促进在各种领域的研究。 QLoRA QLoRA是一种高效减少内存使用的微调方法，它可以在单个48GB GPU上微调650亿参数的模型，并保持全16位精度的最佳任务性能。通过QLoRA微调，模型能够取得最先进的结果，超越之前的最佳模型，即使使用较小的模型架构。 RMKV Receptance Weighted Key…
Leave a Comment本周：什么是三个数据科学项目，让您确保获得工作？• 一份七步指南，帮助您从机器学习和Python的基础知识走向Transformer、自然语言处理的最新进展，乃至更高层次
Leave a Comment“阿帕奇卡夫卡作为实时机器学习基础设施，可用于GenAI、聊天机器人和大型语言模型在关键任务部署中的应用”
Leave a Comment这个教程提供了一个深入介绍如何使用PyTorch和其高级封装器PyTorch Lightning进行机器学习的教程本文涵盖了从安装到高级话题的关键步骤，提供了一种实践方法来构建和训练神经网络，并强调使用Lightning的好处
Leave a Comment想要了解自然语言处理（NLP）吗？这里有一个7步指南，帮助你从机器学习和Python的基础到Transformer，NLP的最新进展，以及更多
Leave a Comment在本文中，我们将深入研究Transformer网络中的注意力机制，特别是从编码器的角度来看我们将涵盖以下主题：我们将研究…
Leave a Comment在一个快速发展的技术景观中，生成式人工智能项目的出现重新定义了我们与内容的交互、创造和体验方式。这些项目利用人工智能的力量来复制人类的创造力和生产力，涵盖从文本聊天机器人到视频生成器的范围。这些生成式人工智能项目证明了人工智能不断扩展的能力，塑造了一个无限创新的未来。 顶级生成式人工智能项目 这些开创性的生成式人工智能项目利用技术的威力来创造内容，从文本聊天机器人到音乐生成器，革新了行业和创造力。以下是一些最佳的生成式人工智能项目： 文本聊天机器人 文本聊天机器人是通过人工智能生成的项目，与用户进行自然语言对话。这些由人工智能驱动的系统模拟人类交互，并在多个行业提供信息、帮助和协助。 功能 文本聊天机器人使用自然语言处理（NLP）来理解用户输入并生成相应的回答。 它们可以处理各种查询，从回答常见问题到提供个性化建议。 一些先进的聊天机器人利用机器学习来分析用户交互，随着时间的推移不断改进回答。这些聊天机器人可以包含在网站、消息应用和客户服务平台中。 应用 全天候可用性：文本聊天机器人提供全天候的协助，即使在工作时间之外也能即时回应用户的查询。 可扩展性：聊天机器人可以同时处理多个对话，确保增强的客户服务而无需长时间等待。 一致性：聊天机器人提供稳定的回答和信息，减少人为错误和不一致性的风险。 成本效益：实施聊天机器人可以通过减少对庞大人工客户支持团队的需求来节省成本。 快速信息检索：聊天机器人可以快速检索相关信息，相比手动搜索节省用户时间。 示例：Weobot：心理健康机器人 YouTube视频摘要生成器 YouTube视频摘要生成器是一种生成式人工智能工具，从视频中提取关键内容，将冗长的内容压缩为简洁的摘要。这项技术为内容创作者、研究人员和观众提供了高效访问视频信息的方式。 功能 YouTube视频摘要生成器采用音频转录、图像分析和自然语言处理（NLP）技术来分析视频内容。 它们识别关键片段、关键词和视觉线索，生成捕捉视频要点的简洁摘要。这些摘要通常包括关键因素、讨论主题和相关部分的时间戳。 应用 节省时间：视频摘要生成器使观众能够快速了解主要内容，无需观看整个视频，节省时间。 高效内容创作：创作者可以重复使用摘要内容进行推广、社交媒体发布或演示。 研究协助：研究人员可以在较短时间内审查多个视频，提取重要信息用于研究。…
Leave a Comment渐进学习代表了学术界的一种动态方法，促进了渐进而持续的知识吸收。与淹没学习者大量信息的传统方法不同，渐进学习将复杂的主题分解为可管理的片段。在机器学习中，渐进性方法训练AI模型逐步吸收新知识。这使得模型能够保留和增强现有的理解，形成了持续进步的基石。 什么是渐进学习？ 渐进学习是一种教育方法，通过逐步引入小而可管理的增量数据，逐年积累知识。与立即学习所有内容不同，渐进学习将复杂的主题分解为较小的块。这种方法强调间隔重复、定期复习和加强先前学习的概念，共同增强对主题的理解、记忆和长期掌握。 在渐进学习中，AI模型逐步增强知识而不会忘记先前获取的信息。因此，它模仿了人类的学习模式。这种学习在数据输入按顺序获得或无法存储所有数据的情况下非常重要。 渐进学习的好处 无论您的目标是增强记忆、高效利用资源、适应实时变化，还是只是使学习过程更可管理，渐进学习都提供了一系列令人信服的好处： 增强记忆：通过重新学习和积累先前学习的材料，渐进学习改善记忆，帮助巩固多年的知识。 高效使用资源：渐进学习模型每次只需要存储少量数据，因此有助于节省内存。 实时适应：渐进学习模型具有实时适应变化的能力。例如，产品推荐系统会随着时间学习用户的偏好，并推荐符合他们兴趣的相关产品。 高效学习：通过将任务分解为较小的部分，它增强了ML模型学习新任务的能力，并提高了其准确性。 可持续学习习惯：渐进学习通过使过程不那么压力重，更可管理，鼓励可持续学习习惯。 应用导向：渐进学习固有地强调对概念的定期实践和应用，增强实际理解和技能。 渐进学习的实际应用 这些示例展示了渐进学习如何为各个领域增加深度和复杂性，提高从语言熟练度到AI模型的准确性以及自动驾驶汽车的安全性等方面的能力。这种动态方法展示了在现有知识基础上构建的转变性影响，产生了更智能和适应性更强的系统。 语言学习 渐进学习在语言习得领域找到了立足点，学习者通过系统地构建词汇量和掌握语法细节来逐步提升他们的语言技能。这种渐进的方法允许学习者逐步提升他们的熟练程度。从掌握基本短语到理解复杂的句子结构，渐进学习为全面掌握一门语言打下了基础。 人工智能和机器学习 在充满活力的人工智能和机器学习领域，渐进学习技术持续改进和替代基于新信息不断涌入的模型。这些技术确保模型与最新数据保持更新，适应不断变化的模式和见解。这种灵活的方法在变化是唯一的常量的领域特别重要，使得AI系统保持高度准确和相关。 欺诈检测系统 进入金融领域，渐进学习算法在打击银行系统内的欺诈活动中起着至关重要的作用。万事达卡使用这些算法来审查各种变量并评估欺诈交易的概率。随着每个新的数据实例，算法不断改进它们的理解，增强检测欺诈行为和保护金融交易的准确性。 自动驾驶汽车 自动驾驶汽车领域是另一个渐进学习发光的领域。自动驾驶汽车利用积累的知识，从以往的经验中学习，更有效地导航周围环境。当这些汽车行驶在道路上时，它们从各种情况中收集数据，增强对不同场景的理解。特斯拉的汽车通过从道路上收集数据来改进他们的机器学习模型，创造更安全、更智能的驾驶体验。 推荐系统 在数字领域中，增量学习塑造了我们每天遇到的个性化推荐。从新闻文章到电影建议，推荐系统随着时间了解我们的偏好，精心策划与我们口味相符的内容。这种方法逐渐完善了其理解能力，通过调整推荐内容来确保用户享受个性化和引人入胜的消费过程。 如何在项目中使用增量学习？…
Leave a Comment介绍 基于大规模预训练的语言模型（LLMs）已经彻底改变了自然语言处理领域。使得机器能够以惊人的准确度理解和生成类似人类的文本。要真正欣赏LLMs的能力，有必要深入了解它们的内部运作方式并理解其架构的复杂性。通过揭示LLMs语言模型架构背后的奥秘，我们可以深入了解这些模型如何处理和生成语言，为语言理解、文本生成和信息提取的进步铺平道路。 在这篇博客中，我们将深入探讨LLMs的内部运作原理，揭示让它们能够以永久改变人机交互可能性的方式理解和生成语言的奥秘。 学习目标 了解LLMs的基本组成部分，包括transformers和自注意机制。 探索LLMs的分层架构，包括编码器和解码器。 深入了解LLMs训练的预训练和微调阶段。 了解LLMs架构的最新进展，例如GPT-3、T5和BERT。 全面了解注意机制及其在LLMs中的重要性。 本文是Data Science Blogathon的一部分。 了解更多：什么是大型语言模型（LLMs）？ LLMs的基础：Transformers和自注意机制 踏入LLMs的基础，transformers和自注意机制构成了这些模型能够以出色的能力理解和生成语言的基石。 Transformers Transformers最初在Vaswani等人于2017年发表的《Attention is All You Need》一文中提出，彻底改变了自然语言处理领域。这些强大的架构消除了对循环神经网络（RNNs）的需求，而是依赖于自注意机制来捕获输入序列中单词之间的关系。 Transformers使得LLMs能够并行处理文本，实现更高效和更有效的语言理解。通过同时关注输入序列中的所有单词，transformers捕获长距离的依赖关系和上下文关系，这对于传统模型来说可能具有挑战性。这种并行处理使得LLMs能够从文本中提取复杂的模式和依赖关系，从而更好地理解语言的语义。 自注意力 更深入地研究，我们会遇到自注意力的概念，它是基于transformer的架构的核心。自注意力使得LLMs在处理每个单词时可以关注输入序列的不同部分。 在自注意力过程中，LLMs根据与当前处理的单词相关性来赋予不同单词注意力权重。这种动态的注意机制使得LLMs能够关注关键的上下文信息，并忽略不相关或噪声输入部分。…
Leave a Comment介绍 自然语言处理（NLP）的最新进展对于数据科学家来说至关重要。NLP相关书籍是提供深入知识、实用指导和前沿技术的宝贵资源。本文将介绍8本最佳的NLP书籍，这些书对于数据科学家来说是必读的。这些作品涵盖了从NLP的基本原理到尖端的深度学习技术。无论你是初学者还是经验丰富的从业者，这些书籍都将提高你在NLP方面的理解和能力。 什么是NLP？ 自然语言处理是人工智能领域的一个研究方向，专注于计算机与人类语言之间的交互。它涉及开发算法和技术，使计算机能够理解、解释和生成人类语言，以便实现诸如语言翻译、情感分析、聊天机器人和信息检索等任务。 请查看我们关于自然语言处理入门的免费课程。 1. 语音和语言处理 作者：Daniel Jurafsky和James H. Martin 《语音和语言处理》被认为是关于NLP最全面的手册，包括语音和语言处理方法。这本书介绍了基本概念、前沿的研究主题和算法。它提供了针对各种能力水平读者的练习和实际例子，对建立NLP的坚实基础非常有帮助。 书籍链接：语音和语言处理 2. 使用Python进行自然语言处理 作者：Steven Bird, Ewan Klein和Edward Loper 如果你想通过实践来学习新知识，那么《使用Python进行自然语言处理》是一个不错的选择。这本书演示了如何使用Python和NLTK（自然语言工具包）等知名模块开发NLP算法。重要的NLP过程包括情感分析、命名实体识别、词性标注、分词和命名实体识别。这本NLP书籍通过提供有用的例子和代码片段，让你能够在实际环境中运用NLP思想。 书籍链接：使用Python进行自然语言处理 3. 统计自然语言处理基础 作者：Christopher…
Leave a Comment介绍 在不断扩展的人工智能领域中，一个引人入胜的领域吸引着研究人员、技术人员和爱好者的想象力，那就是生成式人工智能。这些聪明的算法每天都在推动机器人的能力和理解力的极限，引领着一个新的创新和创造的时代。在这篇文章中，我们将踏上一段关于生成式人工智能演化的激动人心的旅程，探索其谦逊的起源、重要的转折点以及影响其发展的开创性进展。 我们将研究生成式人工智能如何革新各个领域，从艺术和音乐到医学和金融，从早期尝试创建简单模式到现在创造令人惊叹的杰作。通过理解生成式人工智能的历史背景和创新，我们可以深入了解它对未来的巨大潜力。让我们一起探索机器如何获得创造、发明和想象的能力，从而永远改变人工智能和人类创造力的领域。 生成式人工智能演化时间线 在不断发展的人工智能领域中，很少有分支像生成式人工智能一样引起如此多的好奇和兴趣。从最早的概念化到近年来取得的令人叹为观止的成就，生成式人工智能的发展之旅堪称非凡。 在本节中，我们将踏上一段迷人的时间之旅，揭示塑造生成式人工智能发展的里程碑。我们深入研究关键突破、研究论文和进展，绘制出其增长和演化的全面图景。 让我们一起踏上历史之旅，见证创新概念的诞生，重要人物的出现，以及生成式人工智能在各个行业的渗透，丰富生活并改变我们对人工智能的认知。 1805年：第一个神经网络/线性回归 1805年，Adrien-Marie Legendre引入了一个具有输入层和单个输出单元的线性神经网络（NN）。该网络将输出计算为加权输入的总和。使用最小二乘法调整权重，类似于现代线性神经网络，为浅层学习和随后的复杂结构奠定了基础。 1925年：第一个RNN架构 20世纪20年代，物理学家Ernst Ising和Wilhelm Lenz引入和分析了第一个非学习的循环神经网络（RNN）架构（Ising模型或Lenz-Ising模型）。它以响应输入条件进入平衡状态，并成为第一个学习型循环神经网络的基础。 1943年：神经网络的引入 1943年，Warren McCulloch和Walter Pitts首次引入了神经网络的概念。它受到生物神经元的工作方式的启发。神经网络是用电路模拟的。 1958年：MLP（无深度学习） 1958年，Frank Rosenblatt引入了具有非学习的第一层和自适应输出层的多层感知机（MLP）。尽管这还不是深度学习，因为只有最后一层是学习的，但Rosenblatt基本上拥有了后来被重新命名为极限学习机（ELMs）的东西，只是没有得到适当的归属。 1965年：第一个深度学习 1965年，Alexey Ivakhnenko和Valentin Lapa引入了第一个成功的深度多层感知机（MLP）的学习算法。…
Leave a Comment介绍 我们没有足够的时间阅读和理解所有内容。这就是文本摘要的用武之地。它通过缩短文本帮助我们理解整个内容。就像在不阅读全部细节的情况下获取关键信息一样。文本摘要在许多情况下非常有帮助。想象一下，如果你是一名学生，明天有一场考试，但是还没有开始阅读。你必须为考试学习三章，并且只有今天来学习。别担心。使用文本摘要器。它将帮助你通过明天的考试。很令人兴奋，对吧？本文将探讨使用GPT-2和XLNet变压器模型进行文本摘要。 学习目标 在本文中，我们将学习： 关于文本摘要及其类型 变压器模型的出现及其架构如何工作 关于变压器摘要器，如GPT-2和XLNet 最后，使用它们的不同变体进行实现 本文作为数据科学博文的一部分发表。 什么是文本摘要？ 您是否曾经遇到过需要阅读一本书的几页，但由于懒惰而无法完成的情况？即使这本书很有趣，有时我们也无法翻阅页面。感谢文本摘要。使用它，我们可以了解整个文本的摘要，而无需实际阅读所有行和所有页面。 文本摘要是将长文本转换为短文本，同时保留重要信息。它就像创建文本摘要一样。文本摘要是自然语言处理（NLP）中一个引人入胜的领域。它保留原始文本的主要思想和基本信息。简单来说，文本摘要的目标是捕捉原始文本的关键要点，并使读者能够快速掌握文本的内容，而无需实际阅读。 来源：Microsoft 摘要的类型 文本摘要方法主要有两种类型，它们是： 抽取式 生成式 让我们详细了解它们。 抽取式摘要 它涉及从原始文本中选择和组合重要的句子来形成摘要。这种类型的摘要旨在提取最相关和信息丰富的句子。这些句子应该代表原始文本的主要思想和上下文。所选句子直接形成摘要，不进行任何修改。抽取式摘要中使用的一些标准技术包括： 句子评分：这是一种基于评分的方法。该系统根据词频、句子位置和关键字的重要性选择摘要句子。它将选择得分较高的句子用于摘要。通过这种方式，所有得分较高的句子形成了整个原始文本的摘要。 基于图的：在基于图的方法中，我们使用图来表示句子之间的关系。这里的所有句子都是节点，边表示句子之间的相似性或相关性。使用一些图算法，识别出关键句子，所有重要的句子将形成摘要。 来源：SpringerLink 统计方法：这些技术使用统计工具和算法来评估文本中各个句子的重要性和相关性。这些方法旨在通过分配分数和权重或利用优化技术来确定最相关和信息丰富的句子。所有重要的句子又形成了文本的摘要。 生成式摘要…
Leave a Comment介绍 生成式人工智能（Generative AI）是人工智能的一个分支，为艺术创作开辟了新的可能性。通过利用机器学习算法，生成式人工智能可以生成独特而引人入胜的艺术作品，从而革新了创作过程。我们将深入探讨生成式人工智能在各种艺术领域的应用，展示它如何改变传统方法并释放出无与伦比的创造力。 本文是作为“数据科学博文马拉松”（Data Science Blogathon）的一部分发表的。 音乐创作 生成式人工智能在音乐创作方面取得了重要的进展，能够生成原创的旋律、和声和节奏。使用循环神经网络（RNNs）或变换器模型，生成式人工智能算法从现有的音乐作品中分析模式和风格，创作出全新的音乐作品。这种创新的方法使音乐家可以探索新的音乐领域，尝试独特的声音，并创作出超越传统流派的作品。 下面的代码片段演示了使用Python库“magenta”进行音乐生成算法的简化示例。 import magenta # 载入预训练的音乐生成模型 model = magenta.models.melody_rnn.MelodyRnnModel() # 生成新的旋律 generated_melody = model.generate() # 播放或保存生成的旋律 generated_melody.play() generated_melody.save(‘generated_melody.mid’)…
Leave a Comment在ODSC这里，我们非常激动地宣布微软Azure关于深度学习和自然语言处理的教程系列，现在可以在Ai+上免费获得这个课程系列是由微软社区的一组专家创建的，他们将自己在人工智能和深度学习方面的知识和经验带到了这个课程中…
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