發(fā)簡信
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基于 BERT 的項目實戰(zhàn)（NER、Classification)
1 BERT簡介 BERT是2018年google 提出來的預(yù)訓(xùn)練的語言模型，并且它打破很多NLP領(lǐng)域的任務(wù)記錄，其提出在nlp的領(lǐng)域具有重要意...
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BERT論文翻譯BERT論文地址：https://arxiv.org/abs/1810.04805翻譯 https://arxiv.org/pdf/1810.0...
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分布式通信包 - torch.distributed
原文 https://pytorch.org/docs/stable/distributed.html 后端 torch.distributed...
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使用PyTorch編寫分布式應(yīng)用程序原文 https://pytorch.org/tutorials/intermediate/dist_tuto.html#writing-dis...
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深度學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)增強與實現(xiàn)
1. 數(shù)據(jù)增強Data Augmentation 數(shù)據(jù)增強讓有限的數(shù)據(jù)產(chǎn)生更多的數(shù)據(jù)，增加訓(xùn)練樣本的數(shù)量以及多樣性（噪聲數(shù)據(jù)），提升模型魯棒性。...
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人臉項目實踐
1 前言 在實現(xiàn)一個優(yōu)秀人臉識別系統(tǒng)的過程中，應(yīng)該有以下重要環(huán)節(jié)。1、干凈而且大量的數(shù)據(jù)。2、優(yōu)秀的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。3、優(yōu)秀的網(wǎng)絡(luò)指揮棒（損失函數(shù)）。...
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人臉識別項目，網(wǎng)絡(luò)模型，損失函數(shù)，數(shù)據(jù)集相關(guān)總結(jié)1.前言 近年來隨著硬件計算能力的大爆發(fā)，在高性能計算的支持下深度學(xué)習(xí)有了革命性的進(jìn)步，在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的保證下深度學(xué)習(xí)有了持續(xù)不斷的動力，優(yōu)秀的...
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EM 期望最大算法1.極大似然估計 眾所周知，極大似然估計，只是一種概率論在統(tǒng)計學(xué)的應(yīng)用，它是參數(shù)估計的方法之一。說的是已知某個隨機樣本滿足某種概率分布，但是其中...
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交叉驗證、模型評估1 模型的選擇（選超參數(shù)） 交叉驗證（Cross validation)，用于防止模型過于復(fù)雜而引起的過擬合，有時亦稱循環(huán)估計。 它是一種統(tǒng)計學(xué)...