文章 - 第 4 页 - 一亩三分地

基于 RNN/GRU/LSTM 手撸实现评论分类模型机器学习
本文将从零开始，详细讲解如何使用递归神经网络（RNN/GRU/LSTM）实现文本情感分类。我们将基于 PyTorch 从头构建一个模型，并应用于情感分析任务。内容涵盖数据预处理、构建词汇表、分词器、模...
老孟2025-07-28112305
基于文本语义的图像检索应用机器学习
近年来，随着大型语言模型（LLM）的发展，基于文本语义的图像检索技术取得了显著进步。这些模型通过理解复杂的自然语言描述，能够更准确地捕捉文本的语义，从而提高检索的精度和效率。基于文本语义的图像检索是...
老孟2025-07-2833100
基于 GAN 网络 CIFAR10 生成图像机器学习
对抗生成网络（Generative Adversarial Network）是一种深度学习模型，它通过两个神经网络生成器（Generator）和判别器（Discriminator）之间的对抗过程进行训...
老孟2025-07-28106904
基于 mT5 实现中英翻译 Python
在自然语言处理（NLP）里，中英翻译是个常见的任务。但中文和英文在语法、词序、表达方式上差别很大，所以想要让机器做好翻译并不容易。不过，随着大模型技术的发展，这个难题已经比以前简单了很多。现在，...
老孟2025-07-2842100
变分自编码器（Variational Autoencoder）机器学习
变分自编码器（VAE）是一种深度生成模型。它主要由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成： 1. 基本思想假设模型想要知道如何生成一张图像，首先得知道该图像的分布，例如...
老孟2025-07-2852500
Python Pickle 不可序列化对象处理 Python
在 Python 中，不可序列化对象指的是无法直接使用 pickle 等序列化模块转换为可存储或传输格式的对象。常见的不可序列化对象包括：下面，我们介绍两种方法来处理包含这些不可序列化对象的序列化...
老孟2025-07-2856800
绝对位置编码（Absolute Positional Encoding）机器学习
在 Transformer 模型中，输入的词向量是没有顺序信息的，比如：我爱你和你爱我两个含义不同句子，在注意力计算时，每个 Token 的表示是相同的，即：模型理解这两个句子的含义是相同的，这...
老孟2025-07-2889300
LangChain 文本向量 Python
1. 向量模型 2. 向量操作
老孟2025-07-2815400
Python FastAPI 快速入门 Python
本教程介绍了 FastAPI 的基本使用，包括接口定义、数据模型、数据校验、依赖注入、中间件及接口文档。通过示例代码，展示了如何快速构建高性能 API 服务，适用于入门学习和实际开发。 GitHub：...
老孟2025-07-28120310
实现 Seq2Seq + Attention 生成对联机器学习
对联是中国传统文化中的一项独特艺术形式，它不仅要求上下句字数相同，还要对仗工整、意义相对。随着人工智能和自然语言处理技术的进步，如何让机器自动生成符合对联规律的文本，变得越来越有趣也越来越可行。接下来...
老孟2025-07-28115902
LangChain 输出解析 Python
LangChain 中的输出解析器（Output Parser）主要作用是：将大语言模型生成的原始文本转换为结构化的数据格式，方便后续程序处理。比如，你让模型输出一个 JSON、一个列表或某种特定...
老孟2025-07-2823200
LangChain 链式调用 Python
LangChain 是一个用于构建语言模型应用的强大框架，它支持将多个链”（Chain）组合起来进行复杂的推理任务。所谓链式调用，就是将多个处理步骤像流水线一样依次串联，每个步骤的输出作为下一个步...
老孟2025-07-2819200

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LangChain 输出解析 Python

LangChain 链式调用 Python

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