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深度学习进阶篇-预训练模型[3]：XLNet、BERT、GPT,ELMO的区别优缺点，模型框架、一些Trick、Transformer Encoder等原理详解
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深度学习进阶篇-预训练模型[2]：Transformer-XL、Longformer、GPT原理、模型结构、应用场景、改进技巧等详细讲解
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深度学习进阶篇-预训练模型1：预训练分词Subword、ELMo、Transformer模型原理;结构;技巧以及应用详解
深度学习进阶篇-预训练模型[1]：预训练分词Subword、ELMo、Transformer模型原理;结构;技巧以及应用详解 从字面上看，预训练模型（pre-training model）是先通过一批语料进行训练模型，然后在这个初步训练好的模型基础上，再继续训练或者另作他用。这样的理解基本上是对的，...
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深度学习基础入门篇-序列模型[11]：循环神经网络 RNN、长短时记忆网络LSTM、门控循环单元GRU原理和应用详解
深度学习基础入门篇-序列模型[11]：循环神经网络 RNN、长短时记忆网络LSTM、门控循环单元GRU原理和应用详解 1.循环神经网络 RNN 生活中，我们经常会遇到或者使用一些时序信号，比如自然语言语音，自然语言文本。以自然语言文本为例，完整的一句话中各个字符之间是有时序关系的，各个字符顺序的调换...
【深度学习】1、优化方法原理与实践对比——非常详细与全面（二）
6、Adadelta Adadelta考虑了一些更新量“单位”的问题。为了让“单位”匹配，Adadelta选择在分子上再增加一个项目，于是方法的概念公式变成：其中RMS表示Root Mean Square，也就是“均方根”的意思。分母中的RMS[g]t展开与RMS...
【深度学习】1、优化方法原理与实践对比——非常详细与全面（一）
简介 在传统的机器学习算法的实践中，优化总是重头戏，也是最考验功底的部分。深度学习得益于传统的有效方式，往往普通的随机下降优化算法就能取得不错的训练效果，优化的重要性相比于传统机器学习要弱一些，大部分从业者主要聚焦于应用或模型创新，而优化部分更多的工作只...
【深度学习】Dropout原理以及代码实现
Drouout起源随着深度学习的发展，各种网络结构层出不穷，导致网络越来越深，数据的容纳量越来越大，模型的参数也越来越多，这样就会导致神经网络很容易过拟合，过拟合的模型几乎是不能用于实践中的，因为拟合的数据与测试数据不一致，导致模型的泛化性能较低。由于这个问题，现在有很多...
【从零开始学习深度学习】5.用于分类问题的softmax回归模型原理简介
前言前两篇文章介绍的线性回归模型适用于输出为连续值的情景。在另一类情景中，模型输出可以是一个像图像类别这样的离散值。对于这样的离散值预测问题，我们可以使用诸如softmax回归在内的分类模型。和线性回归不同，softmax回归的输出单元从一个变成了多个，且引入了softmax运算使输出更适合离散值的...
机器学习/深度学习中的常用损失函数公式、原理与代码实践（持续更新ing...）
1. 分类 - 交叉熵讲解博文：损失函数｜交叉熵损失函数 - 知乎1.1 二分类-BCELoss系二分类可以使用BCELoss，比如链路预测任务预测某条边是否存在，或者多标签分类中将每个类作为一个二分类任务（但是一般来说这样效果会很差），就用BCELoss。torch.nn.BCEWithLogit...
Nat.Mach.Intell.| DEcode:深度学习解读差异基因表达原理
今天给大家介绍拉什大学的Shinya Tasaki 等人在Nature Machine Intelligence上发表的文章“Deep learning decodes the principles of differential gene expression”。作者在文章中提出了一个系统生物学模...
更新时间 2023-05-26 18:56:01
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