如何看待多模态transformer，是否会成为多模态领域的主流？

多模态Transformer是一种深度学习模型，具有将来自不同模态的数据序列融合并得出更好结果的能力。它是一种有前途的技术，有望在多模态学习领域成为主流。该技术的发展有助于将跨模态学习任务具体化，并可以提高准确性和可解释性。它还使得数据从不同模态融合更容易，从而使多模态学习更容易实现。

阅读全文 → 2023-03-13

P-tuning为什么会有效？好像只是稍微有些效果？

SVM-P-tuning是一种有效的技术，它可以确保SVM模型的最佳性能。它可以通过调整模型的参数（如核函数、参数C或γ）来提高模型的泛化性能。通过将模型参数调整到最优值，可以提高模型的准确性和泛化性能。SVM-P-tuning可以有效地减少过拟合，从而提高模型的性能。

阅读全文 → 2023-03-13

调用 gpu 解码=硬件解码吗？

在计算机领域中，GPU（图形处理器）可以执行许多类型的计算，包括解码视频。因此，通过使用GPU来解码视频，通常称为GPU解码或硬件解码。

GPU解码可以提供更高的解码性能和更低的CPU占用率，因为GPU是专门设计用于处理图形和计算密集型任务的硬件。因此，与CPU解码相比，GPU解码可以更快地完成任务并减少CPU的负载。因此，调用GPU解码可以被认为是硬件解码的一种形式。

阅读全文 → 2023-03-10

torch.nn.Embedding与torch.nn.Linear对词向量进行编码有何区别？

torch.nn.Embedding和torch.nn.Linear是PyTorch中用于对输入进行编码的两个常见的模块。

torch.nn.Embedding用于将整数索引序列（例如，单词的索引）映射到固定大小的实值向量。它是用于自然语言处理任务中的词嵌入技术的一种实现方式。词嵌入可以将单词从高维稀疏的one-hot向量编码为低维稠密向量，以便更好地表示它们之间的语义关系。

torch.nn.Linear则是一个全连接层，它将输入向量映射到输出向量。它通常用于图像处理、语音处理等任务中，对输

阅读全文 → 2023-03-10

如何求神经网络(MLP)输出的期望?

神经网络的输出是一个函数，其输入是神经网络的参数和输入数据。因此，神经网络的输出可以被视为随机变量，其期望可以通过对输入数据的分布进行积分来计算。

假设我们的神经网络有一个输入向量x，输出向量y，参数向量θ，我们可以将神经网络的输出y表示为一个函数f(x,θ)，即y = f(x,θ)。假设输入数据x的分布为p(x)，则y的期望可以计算如下：

E[y] = ∫ y p(y) dy
= ∫ f(x,θ) p(x) dx

其中，积分范围是整个输入空间。

由于神经网络通常是非线性的，这个

阅读全文 → 2023-03-10

ansj 分词中的 NLP 分词如何精确筛选出来？

分词是自然语言处理（NLP）中的一个基本任务，其目的是将连续的自然语言文本分割成词或词组，从而为后续的语义分析和处理提供基础。中文分词的复杂性在于汉语词语没有空格或其他明显的分隔符，因此需要使用特殊的算法和技术来实现。

ANSJ分词是一种基于字典和规则的中文分词器，其核心算法是基于最大正向匹配和最大逆向匹配的思想，结合了词典匹配、HMM模型和规则匹配等多种技术，可以高效地处理中文分词问题。

ANSJ分词中精确筛选出NLP分词的过程，通常包括以下几个步骤：

建立词典：将常用的单词、专有名词

阅读全文 → 2023-03-10

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