文章 2024-06-13 来自:开发者社区

【从零开始学习深度学习】50.Pytorch_NLP项目实战:卷积神经网络textCNN在文本情感分类的运用

首先导入实验所需的包和模块。 import os import torch from torch import nn import torchtext.vocab as Vocab import torch.utils.data as Data import torch.nn.fun...

【从零开始学习深度学习】50.Pytorch_NLP项目实战:卷积神经网络textCNN在文本情感分类的运用
文章 2024-06-13 来自:开发者社区

【从零开始学习深度学习】49.Pytorch_NLP项目实战:文本情感分类---使用循环神经网络RNN

同上一篇文章中的搜索近义词和类比词一样,文本分类也属于词嵌入的下游应用。本文,我们将应用预训练的词向量和含多个隐藏层的双向循环神经网络,来判断一段不定长的文本序列中包含的是正面还是负面的情绪。 导入所需的包或模块。 import collections import os im...

文章 2024-06-13 来自:开发者社区

【从零开始学习深度学习】45. Pytorch迁移学习微调方法实战:使用微调技术进行2分类图片热狗识别模型训练【含源码与数据集】

本文我们将介绍迁移学习中的一种常用技术:微调(fine tuning)。如下图所示,微调由以下4步构成。 在源数据集(如ImageNet数据集)上预训练一个神经网络模型,即源模型。 创建一个新的神经网络模型,即目标模型。它复制了源模型上除了输出层外的所有模型设计及其参数。我们假设这些模型参数包含了源数据集上学习到的知识,且这些知识同样适用于目标数据集。我们还假设源模...

【从零开始学习深度学习】45. Pytorch迁移学习微调方法实战:使用微调技术进行2分类图片热狗识别模型训练【含源码与数据集】

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