發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：新疆
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我的實(shí)踐：pytorch框架下基于BERT實(shí)現(xiàn)文本情感分類當(dāng)前，在BERT等預(yù)訓(xùn)練模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行微調(diào)已經(jīng)成了NLP任務(wù)的一個(gè)定式了。為了了解BERT怎么用，在這次實(shí)踐中，我實(shí)現(xiàn)了一個(gè)最簡(jiǎn)單的NLP任務(wù)...
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我的實(shí)踐：通過(guò)螞蟻、蜜蜂二分類問(wèn)題了解如何基于Pytorch構(gòu)建分類模型
1.數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備 本例采用了pytorch教程提供的蜜蜂、螞蟻二分類數(shù)據(jù)集（點(diǎn)擊可直接下載）[https://download.pytorch.o...
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我的實(shí)踐：通過(guò)一個(gè)簡(jiǎn)單線性回歸入門(mén)pytorch機(jī)器學(xué)習(xí)簡(jiǎn)單來(lái)講就是要在數(shù)據(jù)中訓(xùn)練出一個(gè)模型，能夠?qū)⑤斎胗成涑珊侠淼妮敵?。所以，在?xùn)練模型之前，我們首先準(zhǔn)備好輸入、輸出對(duì)；然后再利用這些輸入、...
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元學(xué)習(xí)（Meta-learning）——讓機(jī)器學(xué)習(xí)如何學(xué)習(xí)
1 元學(xué)習(xí)概述 元學(xué)習(xí)的意思即“學(xué)會(huì)如何學(xué)習(xí)” 。 在機(jī)器學(xué)習(xí)中，工作量最大也是最無(wú)聊的事情就是調(diào)參。我們針對(duì)每一個(gè)任務(wù)從頭開(kāi)始進(jìn)行這種無(wú)聊的...
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強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning, RL）——讓AlphaGo進(jìn)化得比人類更強(qiáng)
1 題外話：人類棋手的最后贊禮 2016年3月15日，AlphaGo以4:1的比分擊敗了人類的傳奇棋手李世石。在李世石折戟沉沙的當(dāng)晚，一個(gè)名叫柯...
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領(lǐng)域自適應(yīng)（Domain adaption)——實(shí)現(xiàn)模型的自適應(yīng)遷移
領(lǐng)域自適應(yīng)（Domain adaption)——實(shí)現(xiàn)模型的自適應(yīng)遷移 1 領(lǐng)域自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)概述 有時(shí)候我們?cè)谀硞€(gè)領(lǐng)域訓(xùn)練出的一個(gè)模型，想遷移到另一...
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生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（Generative Adversarial Networks,GAN）——讓機(jī)器學(xué)習(xí)具有創(chuàng)造力
1 生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)概述 有時(shí)候我們希望網(wǎng)絡(luò)具有一定的創(chuàng)造力，比如畫(huà)畫(huà)、編曲等等，能否實(shí)現(xiàn)呢？是可以實(shí)現(xiàn)的，大家可以鑒別一下下面這幾張照片，哪些是真...
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BERT——自監(jiān)督學(xué)習(xí)的典范
1 自監(jiān)督學(xué)習(xí)的概念 在機(jī)器學(xué)習(xí)中，最常見(jiàn)的是監(jiān)督學(xué)習(xí)（Supervised learning）。假設(shè)模型的輸入是，輸出是，我們?nèi)绾问鼓Ｐ洼敵鑫?..
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Transformer——實(shí)現(xiàn)“序列to序列”的轉(zhuǎn)換
1 Transformer 概述 在機(jī)器學(xué)習(xí)中，我們有很多任務(wù)都是 “序列to序列” 的形式，比如語(yǔ)音識(shí)別、機(jī)器翻譯、文本標(biāo)注等等。而且在這些任...