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《自然语言处理实战入门》深度学习----预训练模型的使用（albert进行多标签文本分类与cpu下的微调finetune）(代码片段)
文章大纲环境构建关键点数据预处理模型微调、评估、预测keras模型结构训练微调模型保存与再次载入模型预测参考文献如何使用预训练模型进行文本分类以及下游任务的微调呢？其实挺简单的，CPU+大内存（16G及以上）也能跑，... 查看详情
《自然语言处理实战入门》深度学习----预训练模型的使用（albert进行多标签文本分类与使用windows11在wslgpu下的微调finetune）(代码片段)
文章大纲环境安装脚本使用windows11在WSLGPU下的资源申请与配置数据预处理模型训练与微调微调报错：InternalError:BlasxGEMMBatchedlaunchfailed:环境安装脚本condacreate-nnlp_gputf2python=3.8-ycondaactivatenlp_gputf2condainstallipykernel#bert4keras无法支持高... 查看详情
《自然语言处理实战入门》深度学习基础----attention注意力机制，transformer深度解析与学习材料汇总
文章大纲1.注意力机制attention注意力是一种稀缺的资源自注意力多头注意力2.Transformer模型的主要结构transform内部张量数据流转注意力计算自注意力的步骤计算自注意力的步骤【矩阵实现】位置编码（positionalencoding）残差链接，标... 查看详情
《自然语言处理实战入门》深度学习基础----attention注意力机制，transformer深度解析与学习材料汇总
文章大纲1.注意力机制attention注意力是一种稀缺的资源自注意力多头注意力2.Transformer模型的主要结构transform内部张量数据流转注意力计算自注意力的步骤计算自注意力的步骤【矩阵实现】位置编码（positionalencoding）残差链接，标... 查看详情
基于深度学习的自然语言处理—前预训练时代的自监督学习
一、神经网络二、自监督词表示学习：建模语言，使其能输入到神经网络中one-hot：高维稀疏，不需要学习embedding：低维稠密，需要去学习参数—>学习方法：词向量模型Word2Vec三、句子编码神经网络四... 查看详情
基于深度学习的自然语言处理—前预训练时代的自监督学习
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基于深度学习的自然语言处理—前预训练时代的自监督学习
一、神经网络二、自监督词表示学习：建模语言，使其能输入到神经网络中one-hot：高维稀疏，不需要学习embedding：低维稠密，需要去学习参数—>学习方法：词向量模型Word2Vec三、句子编码神经网络四... 查看详情
bert：深度双向预训练语言模型
...上实现了SOTA。预训练语言模型在实践中证明对提高很多自然语言处理任务有效，其中包括句子层级的任务，比如自然语言推断（naturallanguageinference）和复述（paraphrasing），还有token层级的任务，比如命名实体识别（namedentityrecogni... 查看详情
keras深度学习实战——基于vgg19模型实现性别分类(代码片段)
Keras深度学习实战——基于VGG19模型实现性别分类0.前言1.VGG19架构简介2.使用预训练VGG19模型进行性别分类2.1构建输入与输出数据2.2模型构建与训练2.3模型错误分类示例相关链接0.前言在《迁移学习》中，我们了解了利用迁移学... 查看详情
如何构建深度学习预训练模型？
keras提供多种预训练的深度学习模型，可供迁移学习使用。如果我想要根据自己的数据集与训练模型，如何让去构建一个预训练模型用于后续的迁移学习？参考技术A可以直接先找到自己需要的训练模型，一般来说都可以找到的 查看详情
深度学习核心技术精讲100篇（八十一）-nlp预训练模型ernie实战应用案例
前言基于飞桨开源的持续学习的语义理解框架ERNIE2.0，及基于此框架的ERNIE2.0预训练模型，在共计16个中英文任务上超越了BERT和XLNet,取得了SOTA效果。本文带你进一步深入了解ERNIE的技术细节。一：ERNIE简介1.1简介Google最近提出的BER... 查看详情
深度学习核心技术精讲100篇（八十一）-nlp预训练模型ernie实战应用案例
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keras深度学习实战（25）——使用skip-gram和cbow模型构建单词向量
Keras深度学习实战（25）——使用skip-gram和CBOW模型构建单词向量0.前言1.skip-gram和CBOW模型1.1CBOW模型基本原理1.2skip-gram模型基本原理2.构建单词向量2.1数据集分析2.2使用算法CBOW模型构建单词向量2.3使用skip-gram模型构建单词向量3.使... 查看详情
keras深度学习实战（25）——使用skip-gram和cbow模型构建单词向量
Keras深度学习实战（25）——使用skip-gram和CBOW模型构建单词向量0.前言1.skip-gram和CBOW模型1.1CBOW模型基本原理1.2skip-gram模型基本原理2.构建单词向量2.1数据集分析2.2使用算法CBOW模型构建单词向量2.3使用skip-gram模型构建单词向量3.使... 查看详情
为啥预训练的深度学习模型的性能会下降？
】为啥预训练的深度学习模型的性能会下降？【英文标题】：Whyisthereadecreaseintheperformanceofpre-trainedDeepLearningmodels?为什么预训练的深度学习模型的性能会下降？【发布时间】：2017-10-0223:13:28【问题描述】：使用来自Keras的模型和权... 查看详情
针对新数据点更新预训练的深度学习模型
】针对新数据点更新预训练的深度学习模型【英文标题】：Updatingpre-trainedDeepLearningmodelwithrespecttonewdatapoints【发布时间】：2019-05-0613:51:54【问题描述】：以ImageNet上的图像分类为例，如何使用新数据点更新预训练模型。我已经加... 查看详情
调参侠带你入门深度学习：lenet分类实战：训练与推理(代码片段)
...astransformsfrommodelimportLenetimporttorch.optimasoptim#优化#1.数据集处理#预处理，to_tensor(whc->cwh,0~255->0~1)，正则化处理transform=transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.5,0.5,0.5),(0.5,0.5,0.5))])#训练数据集trainset=torchv... 查看详情
预训练模型需要知道的知识点总结，万字长文带你深入学习（建议收藏）
...（附源码）tableau可视化数据分析高级教程python快速学习实战应用系 查看详情