
简介
该用户还未填写简介
擅长的技术栈
可提供的服务
暂无可提供的服务
本节课主要内容为机器翻译及相关技术、注意力机制与Seq2seq模型、Transformer一、机器翻译及相关技术机器翻译:将一段文本从一种语言自动翻译为另一种语言,用神经网络解决这个问题通常称为神经机器翻译。 主要特征:输出是单词序列而不是单个单词。 输出序列的长度可能与源序列的长度不同。导入库import osos.listdir('/home/kesci/input/')impor...
文章目录一、问答系统1.Stanford Question Answering Dataset (SQuAD)2.Stanford Attentive ReaderStanford Attentive Reader++3.BiDAF二级目录三级目录一、问答系统问答系统(Question Answering)实际需求很多,比如我们常用的谷歌搜索就可看做是问答系统。通常我们可以将问答系统看做两部分:从
文章目录一、语言模型及RNN1.n-gram语言模型2.Window-based DNN3.循环神经网络(一)梯度消失和梯度爆炸(二)LSTM(三)GRU4.评估语言模型三级目录一、语言模型及RNN语言模型(Language Modelling)研究的是根据已知序列推测下一个单词的问题,根据条件概率的链式法则,我们也可以将其看做一系列词出现的概率问题 。1.n-gram语言模型较为经典的语言模型是
文章目录一、ELMO1.TagLM – “Pre-ELMo”2.ELMo: Embeddings from Language Models二、ULMfit三、self-attention和Transformer四、BERT之前介绍的Word Vector方法如Word2Vec, GloVe, fastText等存在两个大问题对于一个 word type 总是是用相同的表示,不考虑这个 word t
噪声管理器决定在不同的迭代周期时分别加入多少噪声。大多数扩散模型使用的模型结构都是一些 U-net 的变形。Diffusers 为我们提供了一个易用的UNet2DModel类,用来在 PyTorch 创建所需要的结构。),),

文章目录一、TF Serving1.安装2.搭建服务(1)构建模型(2)保存模型(3)运行TF Model Server3.使用服务(1)将数据传递给服务器(2)从服务器获取结果二、Tensorflow_hub三、Tensorboard四、联邦学习(federated learning)一、TF ServingTensorflow Serving是TFX(Tensorflow Extended)的
文章目录一、摘要以及概述二、三、四、论文链接:Methods for Pruning Deep Neural Networks一、摘要以及概述二、三、四、
文章目录一、总体介绍编程实践1.创建一个简单的网页2.编写脚本文件加载TensorFlow.js3.完整代码4.从csv文件中读取数据4.设计更复杂的神经网络二、图像分类1.编写一个CNN网络2.可视化工具tfvis加载tfjs-vis在回调函数中设置tfvis三、模型转换为Json格式四、使用预训练模型进行迁移学习一、总体介绍TensorFlow.js的设计和架构如下图所示;从上图可以看出,我们
文章目录数据概况数据读取评估指标数据概况数据量超过120w,包含47列变量信息,其中15列为匿名变量。80万条作为训练集,20万条作为测试集A,20万条作为测试集B,变量含义如下:id为贷款清单分配的唯一信用证标识loanAmnt贷款金额term贷款期限(year)interestRate贷款利率installment分期付款金额grade贷款等级subGrade贷款等级之子级employment
文章目录平均1.简单平均2.加权平均投票1.简单投票2.加权投票stackingblending总结平均1.简单平均结果直接融合 求多个预测结果的平均值。pre1-pren分别是n组模型预测出来的结果,将其进行加权融pre = (pre1 + pre2 + pre3 +...+pren )/n2.加权平均根据之前预测模型的准确率,进行加权融合,将准确性高的模型赋予更高的权重。pre = 0.3pr