模型壓縮大體上可以分為 5 種： 模型剪枝：即移除對(duì)結(jié)果作用較小的組件 模型量化：比如將 float32 降到int8 知識(shí)蒸餾：將 teach...
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模型壓縮技術(shù)：剪枝、量化和蒸餾 -
三、中文分類機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案
前言：計(jì)算機(jī)讀不懂文本表述，該怎么辦？ 回想一下我們是如何進(jìn)行閱讀的？ 1.1 文本分類 = 文本表示 + 分類模型 1.1.1 文本表示： B...
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【Python 爬蟲簡(jiǎn)單的JavaScript逆向?qū)崙?zhàn)】抓取中國(guó)電影票房的數(shù)據(jù)開篇閑聊最近也是看完了崔慶才爬蟲52講里面JavaScript逆向部分，里面介紹了從簡(jiǎn)單到復(fù)雜整個(gè)JavaScript逆向的方法，里面也有一些實(shí)...
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一文講透神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激活函數(shù)為什么要激活函數(shù)？ 原理上來說，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練過程其實(shí)就是擬合一個(gè)數(shù)據(jù)分布（x）可以映射到輸出（y）的數(shù)學(xué)函數(shù)，即 y= f(x)。 擬合效...
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樸素貝葉斯（Naive Bayes）算法理論與實(shí)踐簡(jiǎn)介 樸素貝葉斯(naive Bayes)算法是基于貝葉斯定理與特征條件獨(dú)立假設(shè)的分類方法。對(duì)于給定的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，首先基于特征條件獨(dú)立假設(shè)學(xué)習(xí)輸...
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自適應(yīng)提升與梯度提升
自適應(yīng)提升 提升方法通過前一個(gè)學(xué)習(xí)器所犯的錯(cuò)誤來訓(xùn)練下一個(gè)學(xué)習(xí)器，是一種串行方法。關(guān)于提升算法有很多，最具代表性的是AdaBoost算法。 在集...
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談?wù)剻C(jī)器學(xué)習(xí)模型的部署隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的廣泛應(yīng)用，如何高效的把訓(xùn)練好的機(jī)器學(xué)習(xí)的模型部署到生產(chǎn)環(huán)境，正在被越來越多的工具所支持。我們今天就來看一看不同的工具是如何解決這個(gè)...
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Task06:基于圖神經(jīng)的圖表示學(xué)習(xí)方法Datawhale提供的課程鏈接：https://github.com/datawhalechina/team-learning-nlp/blo...
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Python機(jī)器學(xué)習(xí)4-線性規(guī)劃手撕SVM一、簡(jiǎn)介 支持向量機(jī)（SVM）是經(jīng)典的監(jiān)督學(xué)習(xí)模型，這篇博文中，將通過線性規(guī)劃（cvxopt包）展示SVM求解時(shí)的過程。數(shù)據(jù)集采用鳶尾花數(shù)據(jù)集進(jìn)...
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正則化詳解機(jī)器學(xué)習(xí)模型需要擁有很好地泛化能力來適應(yīng)訓(xùn)練集中沒有出現(xiàn)過的新樣本。在機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用時(shí)，我們經(jīng)常會(huì)遇到過度擬合(over-fitting)的問題，...
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