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- MobileNets:用于移动视觉应用的高效卷积神经网络 摘要我们提出了一类称为 MobileNets 的高效模型,用于移动和嵌入式视觉应用。 MobileNets 基于流线型架构,使用深度可分离卷积来构建轻量级深度神经网络。 我们引入了两个简单的全局超参数,可以有效地在延迟和准确性之间进行权衡。 这些超参数允许模型构建者根据问题的约束为其应用程序选择合适大小的模型。 我们在资源和准确性权... MobileNets:用于移动视觉应用的高效卷积神经网络 摘要我们提出了一类称为 MobileNets 的高效模型,用于移动和嵌入式视觉应用。 MobileNets 基于流线型架构,使用深度可分离卷积来构建轻量级深度神经网络。 我们引入了两个简单的全局超参数,可以有效地在延迟和准确性之间进行权衡。 这些超参数允许模型构建者根据问题的约束为其应用程序选择合适大小的模型。 我们在资源和准确性权...
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- 实体是知识图谱最重要的组成,命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)对于知识图谱构建具有很重要意义。命名实体是一个词或短语,它可以在具有相似属性的一组事物中清楚地标识出某一个事物。命名实体识别(NER)则是指在文本中定位命名实体的边界并分类到预定义类型集合的过程。本文介绍了基于BiLSTM+CRF的医学命名实体识别研究,希望对您有所帮助~ 实体是知识图谱最重要的组成,命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)对于知识图谱构建具有很重要意义。命名实体是一个词或短语,它可以在具有相似属性的一组事物中清楚地标识出某一个事物。命名实体识别(NER)则是指在文本中定位命名实体的边界并分类到预定义类型集合的过程。本文介绍了基于BiLSTM+CRF的医学命名实体识别研究,希望对您有所帮助~
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- 前一篇文章分享了CNN实现中文文本分类的过程,并与贝叶斯、决策树、逻辑回归、随机森林、KNN、SVM等分类算法进行对比。这篇文章将详细讲解通过自定义情感词典(大连理工词典)实现情感分析和情绪分类的过程,并与SnowNLP进行对比,为后续深度学习和自然语言处理(情感分析、实体识别、实体对齐、知识图谱构建、文本挖掘)结合做基础,希望对您有所帮助~ 前一篇文章分享了CNN实现中文文本分类的过程,并与贝叶斯、决策树、逻辑回归、随机森林、KNN、SVM等分类算法进行对比。这篇文章将详细讲解通过自定义情感词典(大连理工词典)实现情感分析和情绪分类的过程,并与SnowNLP进行对比,为后续深度学习和自然语言处理(情感分析、实体识别、实体对齐、知识图谱构建、文本挖掘)结合做基础,希望对您有所帮助~
- 活动链接:https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-164772-1-1.html还记得在任务一时,基于昇腾CANN的推理应用开发--高清图像修复(Python)实验吗? 附上实验链接:https://www.hiascend.com/zh/college/onlineExperiment/detail/664601这次需要在自己的环境上真实复现上述实... 活动链接:https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-164772-1-1.html还记得在任务一时,基于昇腾CANN的推理应用开发--高清图像修复(Python)实验吗? 附上实验链接:https://www.hiascend.com/zh/college/onlineExperiment/detail/664601这次需要在自己的环境上真实复现上述实...
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