首页 文章 精选 留言 我的
优秀的个人博客,低调大师

微信关注我们

原文链接:https://yq.aliyun.com/articles/649366

转载内容版权归作者及来源网站所有!

低调大师中文资讯倾力打造互联网数据资讯、行业资源、电子商务、移动互联网、网络营销平台。持续更新报道IT业界、互联网、市场资讯、驱动更新,是最及时权威的产业资讯及硬件资讯报道平台。

NLP领域中更有效的迁移学习方法

在深度学习领域,迁移学习(transfer learning)是应用比较广的方法之一。该方法允许我们构建模型时候不光能够借鉴一些其它科研人员的设计的模型,还可以借用类似结构的模型参数,有些类似于站在巨人的肩膀上进行深入开发。本文将讲述如何在NLP领域中更高效地应用迁移学习。 今年春天,我在ODSC East会议上发表了题为 “NLP中的有效迁移学习”的演讲。该演讲展示了预训练的单词和文档嵌入层在训练数据集较小时取得的优异结果,并为将这些技术应用于工程任务中提出了一系列实用建议。此外,感谢[Alec Radford和OpenAI团队的一些出色研究](),使得之前提出的一些建议发生了一些变化。 为了解释发生变化的原因,首先回顾一下之前在Indico会议中使用的评估方法,以评估一种新颖的机器学习

语义分割概念及应用介绍

近年来,以深度学习为中心的机器学习技术引起了人们的关注。比如自动驾驶汽车已经逐渐成为可能,但在整个深度学习过程,需要算法识别和学习作为原始数据提供的图像,在这一过程中,应用到了语义分割技术。下面让我们来看看语义分割的需求是如何演变的。 早期,计算机视觉的初始应用需求只是识别基本元素,例如边缘(线和曲线)或渐变。然而,仅仅通过全像素语义分割的创造来理解像素级的图像,它将属于同一目标的图像部分聚集在一起,从而扩展了语义分割的应用场景。 识别每个像素或分组像素一起分配类别的过程可以通过以下过程: 图像分类(image classification)——识别图像中存在的内容; 物体识别和检测(object recognition and detection)——识别图像中存在的内容和位置(通过边界框); 语

相关文章

发表评论

资源下载

更多资源
Mario

Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

Nacos

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

Spring

Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux

Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。