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Noisy Student Training:自训练(Self-training)、半监督学习、teacher和student迭代学习

1 简介本文根据2020年《Self-training with Noisy Student improves ImageNet classification》翻译总结。自训练(Self-training)使用标注数据训练一个好的teacher模型,然后使用该teacher模型对未标注的数据进行标注,最后使用标注数据和非标注数据联合训练一个student模型。如下图所示。本文提出的Noisy St

人脸识别Facenet论文笔记

1.6FacenetFacenet主要是采用的欧几里得距离(欧式距离)来衡量两张图片或者两张人脸的相似度,欧式距离越小代表图片越相似,欧式距离越大,代表图片越不相似。所以先将一副图片x,采用函数f(x)将其变成128维的embedding(embedding:多维数组来表示不同的类别),然后计算embedding之间的距离。在比较embedding的欧式距离时,将图片的欧式距离与真的(pos...

GPT-2只需要非监督学习

1 简介GPT先是非监督的预训练,然后进行监督训练微调。而GPT-2,是想只需要非监督训练即可,不用再监督训练。本文根据2019《Language Models are Unsupervised Multitask Learners》翻译总结。从标题就可以看出来,作者尝试只使用非监督学习。监督学习是脆弱、敏感的,比如当数据分布稍微改变,或者只针对的某个特定任务。我们本文描述语言模型可以不需要任何监

VQGAN图像生成(离散化加对抗训练)

我们显示了1)如何使用CNN学习了一个图像成分的语义丰富的词汇表,这部分也就是VQGAN;2)利用transformer在高分辨率图像中有效地对其组成(VQGAN压缩过的图片码书表示)进行建模。整体模型也就如下图,包括两部分,VQGAN和transformer。VQGAN先进行图片的压缩,然后输入到transformer。

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#人工智能#生成对抗网络#AIGC
华为NEZHA-NLP预训练模型

NEZHA(NEural contextualiZed representation for CHinese lAnguage understanding,面向中文理解的神经语境表征模型,哪吒)。NEZHA相较于BERT有如下改进,前两者是模型改进,后两者是训练优化。:(1)函数式相对位置编码:NEZHA中的函数式相对位置编码,通过使用相对位置的正弦函数计算输出和attention的得分。该想法源

语音唤醒工具:WeKWS

WeKWS是一个可以投入生产使用、容易构建、易应用的端到端(end-to-end (E2E) )关键词识别工具(Keyword spotting )。Keyword spotting(KWS)指从连续语音流中识别预定义的关键词。唤醒词识别(wake-up word(WuW))是KWS的一种。

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#人工智能#语音识别
强化学习的入门

强化学习分为三类,分别为基于价值(Value-Based)的强化学习、基于策略(Policy-Based)的强化学习、演员-评论家(Actor-Critic)强化学习

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#人工智能
从机器学习到深度学习

摘自:https://www.bilibili.com/video/BV1Tt411s7fK?t=3

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