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T5-基于深度学习的文本分类25 基于深度学习的文本分类--文本表示方法5.1 词向量5.1.1 Skip-grams在上个章节中,学习通过FastText快速实现了基于深度学习的文本分类模型,但是这个模型不是最优的。在本章继续学习下一个模型。【学习目标】学习Word2Vec的使用和基础原理学习使用TextCNN,TextRNN进行文本表示学习使用HAN的网络结构完成文本分类5 基于深度学习的文本
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模型训练与验证1 学习目标2 构造验证集2.1 过拟合产生原因即解决办法2.1.1 模型复杂度过高2.1.2 epoch次数过高3赛题数据集3.1 训练集 验证集和测试集3.2.1 留出法(Hold-out )3.2.2 交叉验证法(Cross Validation)3.2.3 自主采样法4模型训练与验证4.1 Pytorch构造4.2 模型保存与加载5 模型调参过程5.1 深度学习模型训练技巧5
书生大模型Demo

Docker镜像与容器1 配置镜像加速器2 镜像和容器生存操作2.1 镜像2.2 容器3 容器部署应用3.1 MySQL容器部署3.2 安装Nginx1 配置镜像加速器国内从Docker Hub拉去镜像会遇到困呐,通过配置国内镜像加速器。由于镜像服务可能出现宕机,建议同时配置多个镜像。各个镜像站测试结果请到 docker-practice/docker-registry-cn-mirror-tes
IC验证常问问题

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函数与分段函数绘制函数曲线直接使用M文件使用函数 function分段函数定义和使用法1:分段函数的输入参数是单个的X值法2:定义分段函数的输入参数是向量X绘制函数曲线直接使用M文件绘制曲线:y = xe(1-x)x为[0:0.05:2]clc;clear;close all;x = 0:0.05:2;y = x.*exp(1-x);plot(x,y)xlabel(‘...







