發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：上海
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數(shù)據(jù)增強(qiáng)
圖像增廣 圖像增廣（image augmentation）技術(shù)通過(guò)對(duì)訓(xùn)練圖像做一系列隨機(jī)改變，來(lái)產(chǎn)生相似但又不同的訓(xùn)練樣本，從而擴(kuò)大訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的...
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模型微調(diào)
在源數(shù)據(jù)集（如ImageNet數(shù)據(jù)集）上預(yù)訓(xùn)練一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，即源模型 創(chuàng)建一個(gè)新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，即目標(biāo)模型。它復(fù)制了源模型上除了輸出層外的所...
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文本情感分類(lèi)
使用文本情感分類(lèi)來(lái)分析文本作者的情緒 同搜索近義詞和類(lèi)比詞一樣，文本分類(lèi)也屬于詞嵌入的下游應(yīng)用 建模步驟 文本情感分類(lèi)數(shù)據(jù) ——讀取數(shù)據(jù) ——預(yù)...
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詞嵌入進(jìn)階
全局向量的詞嵌入（GloVe） GloVe模型采用了平方損失，并基于該損失對(duì)跳字模型做了3點(diǎn)改動(dòng) 在有些情況下，交叉熵?fù)p失函數(shù)有劣勢(shì)，GloVe...
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word2vec
把詞映射為實(shí)數(shù)域向量的技術(shù)也叫詞嵌入 跳字模型 假設(shè)基于某個(gè)詞來(lái)生成它在文本序列周?chē)脑~ 每個(gè)詞被表示成兩個(gè) d維向量，用來(lái)計(jì)算條件概率 訓(xùn)練中...
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機(jī)器翻譯及相關(guān)技術(shù)
機(jī)器翻譯（MT）：將一段文本從一種語(yǔ)言自動(dòng)翻譯為另一種語(yǔ)言，用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決這個(gè)問(wèn)題通常稱為神經(jīng)機(jī)器翻譯（NMT） 主要特征：輸出是單詞序列而不是...
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優(yōu)化算法進(jìn)階動(dòng)量法 設(shè)時(shí)間步t的自變量為xt，學(xué)習(xí)率為ηt。在時(shí)間步0，動(dòng)量法創(chuàng)建速度變量v0，并將其元素初始化成0。在時(shí)間步t>0，動(dòng)量法對(duì)每次迭代的步驟...
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梯度下降
使用適當(dāng)?shù)膶W(xué)習(xí)率，沿著梯度反方向更新自變量可能降低目標(biāo)函數(shù)值，梯度下降重復(fù)這一更新過(guò)程直到得到滿足要求的解 學(xué)習(xí)率過(guò)大或過(guò)小都有問(wèn)題，一個(gè)合適的...
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凸優(yōu)化
盡管優(yōu)化方法可以最小化深度學(xué)習(xí)中的損失函數(shù)值，但本質(zhì)上優(yōu)化方法達(dá)到的目標(biāo)與深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)并不相同 優(yōu)化方法目標(biāo)：訓(xùn)練集損失函數(shù)值 深度學(xué)習(xí)目標(biāo)：...