该框架可以说非常简单，是基于pytorch的预训练框架，很多开源项目都是基于其开发的，所以学一学很有必要，对我们自己idea的快速落地也有很大的帮助。首先是fintun

本文先给定义，接着以举例的形式讲解算法原理，最后使用python实践--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------..

多视角多行为推荐对比学习

       本文主要目的是通过一段及其简单的小程序来快速学习python 中sklearn的svm 这一函数库的基本操作和使用，注意不是用python纯粹从头到尾自己构建svm ，既然sklearn提供了现成的我们直接拿来用就可以了，当然其原理十分重要，这里做简单介绍：SVM方法是通过一个非线性映射p，把样本空间映射到一个高维乃至无穷维的特征空间中(Hilbert空间)，使得在原来的样本空间中非

怎么自动化生成SFT数据？

前言最近对比学习火起来了，其思想特别简单但有效，总结起来就是：对一条样本x1通过数据增强得到x2，那么这就是一对正样本对，和其他样本就是负样本对。

前言扩散模型在文生图领域可谓是大显身手，效果棒棒～每当一个idea有效之时，便会有更多相关的研究跟进尝试，今天就给大家介绍一篇将扩散模型应用到文本生成领域的工作，这也是一篇比较新的paper，其中还用到了梅西在2022世界杯表现的例子。大家可以重点借鉴看看作者是怎么把扩散这一idea揉进到NLP的，最好看看能不能从中找到一些启发进而把扩散这一idea用到自己的领域试试～截止笔者写这篇博客的时候，作

最强的TTS语音模型

前言：这两天做了一个故障检测的小项目，从一开始的数据处理，到最后的训练模型等等，一趟下来，发现其实基本就体现了机器学习怎么处理数据的大概流程，为此这里记录一下！供大家学习交流。本次实践结合了传统机器学习的随机森林和深度学习的LSTM两大模型关于LSTM的实践网上基本都是利用了Mnist数据集，但是其他方面的很少，这里我们就来看一下其在本问题的分类效果依次从如下六部分介绍，程序运行顺...

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