预训练模型One-HotWord EmbeddingContextualized Word EmbeddingEmbedding from Language Model(ELMO)Bidirectional Encoder Representations from Transformers(BERT)Enhanced Representation through Knowledge Integr
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2024-07-10 14:01:37
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本节课程我们将正式开始讲解Lora模型训练相关知识。1、确定Lora模型的训练类型和目标首先，我们要确定好Lora模型的训练是人物、物品、画风中的哪种类型，通过确定类型，去搜集相关的图片素材。比如，你要训练真人Lora模型，那么你就要保证你的数据集中是真人素材图，如果是要训练二次元，那么就要保证数据集是二次元素材图。如果再细分一下，你训练某个真实人物的Lora模型，那么就要保证数据集中所有图片都是
DSSM模型全称：Deep Structure Semantic Model在应⽤于推荐系统时，通过两个塔分别去建模user侧和item侧的embedding，计算embedding之间 的内积，最后⽤真实的label计算loss。⼀些经典的双塔模型1. MicroSoft-DSSM双塔模型的⿐祖，是微软在CIKM2013发表的⼀篇⼯作，它主要是⽤来解决NLP领域语义相似度任务 的。也是最初的DS
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2024-02-22 13:10:14
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目录一、SD卡概述 1、定义 2、容量等级 3、SD卡框图 4、SD卡与TF卡的区别二、 SD卡内部结构 1、 SD卡内部结构简图 2、 存储阵列结构图 3、Buffer 4、“存储阵列Block”--最小的存储单元 5、SD卡的特殊功能寄存器三、SDIO接口 四、SD卡协议的核心--数据读、写、擦除 1、SD卡写数据块 2、SD卡读数据块&n
对于face recognition的研究，我是认真的（认真expression，哈哈哈~~~~~~）许久没有写blog了，欢迎一起讨论。 SDM(Supvised Descent Method)方法主要是应用在人脸对齐上。SDM本是一种求函数逼近的方法，可以用于最小二乘求解。SDM并非一
目录1. 背景2. Albert流程和技术细节3. 总结1. 背景增大预训练模型的大小通常能够提高预训练模型的推理能力，但是当预训练模型增大到一定程度之后，会碰到GPU/TPU memory的限制。因此，作者在bert中加入了2项减少参数的技术，能够缩小bert的大小，并且修改了bert NSP的loss，在和bert有相同参数量的前提之下，有更强的推理能力。 2. Albert流程和技
图像中的Pretraning往往是在大规模图像集上进行训练后，再在特定的任务上进行fine-turning。而nlp领域的fine-turning就是word embedding了。而词嵌入（例如word2vec，GloVe）通常是在一个较大的语料库上利用词的共现统计预训练得到的。例如king和queen上下文时常相同或相似，所以词向量相似，在向量空间中词距离很近。但是word2vec在训练完毕
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2024-09-30 13:39:20
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论文：https://arxiv.org/abs/2201.00978代码（刚刚开源）：https://github.com/huawei-noah/CV-Backbones/tree/master/tnt_pytorchTransformer在计算机视觉任务方面取得了很大的进展。Transformer-in-Transformer (TNT)体系结构利用内部Transformer和外部Tra
Transformer模型Transformer存在的缺点：捕获长期依赖的能力；解决了上下文碎片问题（context segmentation problem）；提升模型的预测速度和准确率； BERT模型BERT存在哪些优缺点？优点：能够获取上下文相关的双向特征表示缺点：
生成任务表现不佳：预训练过程和生成过程的不一致，导致在生成任务上效果不佳；采取独立性假设：没有考虑预测[MAS
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2024-07-22 12:14:09
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将升维降维比喻成靠近或者远离一幅画，深度学习的过程就是不断前进后退直到找到一个合适的最能看清画的距离embedding层将我们的稀疏矩阵，通过一些线性变换，变成了一个密集矩阵，这个密集矩阵用了N个特征来表征所有的文字，在这个密集矩阵中，表象上代表着密集矩阵跟单个字的一一对应关系，实际上还蕴含了大量的字与字之间，词与词之间甚至句子与句子之间的内在关。他们之间的关系，用的是嵌入层学习来的参数进行表征。
Embedding模型能够从高维稀疏的数据中提取出低维密集的向量表示，从而捕捉输入数据之间的深层次语义关系。那么你是否好奇Embedding模型是怎么得到的呢？最近我花了点时间总结了下它的训练过程，通常涉及如下几个关键步骤：初始化嵌入空间：在训练开始之前，为每个符号（如单词、图像特征等）随机初始化一个初始嵌入向量，这些向量通常具有固定长度，
这一章编写DAC和ADC程序，即数模/模数转换。程序中封装了两个DAC，各1个独立通道，对应输出脚为PA4和PA5，提供两个方法，ADDA::daDMA(Timer & tim)成员方法以DMA方式按预定数据生成两个正弦波，通道1(PA4)是半幅波形，通道2(PA5)是全幅波形。 ADDA::da()成员方法把指定内存的数据转换成模拟信号，未使用DMA，因为已经是一一对应。模数转
要了解SD卡的设计规范，咱们必须从SD卡的分类讲起。一般有两种分类方式。一种是根据卡容量来分类。分为标准卡（SDSC）、高容量卡（SDHC）、扩展容量卡（SDXC）。SDSC不超过2GB，支持所有的SD协议。SDHC不超过32GB，但大于2GB，知识SD2.0协议。SDXC不超过2TB但大于32GB，支
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2024-09-26 14:38:00
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当前，说到深度学习中的对抗，一般会有两个含义：一个是生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN），代表着一大类先进的生成模型；另一个则是跟对抗攻击、对抗样本相关的领域，它跟 GAN 相关，但又很不一样，它主要关心的是模型在小扰动下的稳健性。本人之前所涉及的对抗话题，都是前一种含义，而今天，我们来聊聊后一种含义中的“对抗训练”。本文包括如下内容：对抗样本、
文章目录什么是 Word2vec？Word2vec 的样本是怎么生成的？Word2vec 模型的结构是什么样的？怎样把词向量从 Word2vec 模型中提取出来？Word2vec 对 Embedding 技术的奠基性意义Item2Vec：Word2vec 方法的推广Word2vec代码实现 提到 Embedding，就一定要深入讲解一下 Word2vec。它不仅让词向量在自然语言处理领域再度流
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2024-06-07 16:34:26
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Graph Embedding需要提供和序列采样出的类似的关系样本数据，只不过现在高了一个维度，于是整个样本构建的流程就变成了先按照业务关系构造图，然后从图采样到序列，再从序列采样到样本，才能作为Embedding训练模型的输入Item2Vec 也通过商品的组合去生成商品的 Embedding，这里商品的组合也是序列式的，我们可以称他们为“Sequence Embedding”更多场景下，数据对象
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2023-09-20 15:51:08
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导语：EMNLP，自然语言处理经验方法会议（Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing），是由国际语言学会（ACL）下属的SIGDAT小组主办的自然语言处理领域的顶级国际会议，也是自然语言算法的A类会议。 根据EMNLP2020官方数据，今年共审阅论文3359篇，接收754篇，接收率为22.4%。在AMiner平台E
几种目标检测方法比较这里建议去看一篇博客，里面讲了几种目标检测方法实现的大致原理，也对几种目标检测方法进行了比较ssd的实现原理计算机要确定一幅图片中某个参数的位置，也就是对准图片中的一个物体，画出一个框，需要四个参数，中心点的x和y的坐标，w（宽），h（高），如下图 我们的计算机要确定这幅图片中猫咪的位置，画一个框，框出猫咪，就需要这个框的四个参数，中心点坐标：x和y、框的宽、框的高。那么ssd
看了微软SDM（System Definition Model ）的白皮书“Understanding the SDM to SML Evolution:Practical Application of the System Definition Model (SDM) and its Evolution to the Service Modeling Language (SML)”，总结一下就是
随着人工智能领域的快速发展，个性化训练已成为许多应用领域的必备技术。在众多深度学习框架中，OpenAI凭借其卓越的性能与易用性，受到了广大开发者的青睐。在OpenAI框架中，个性化训练可以通过Embedding和fine-tuning两种方法来实现。本文将重点探讨这两种方法的概念、优缺点以及应用场景。一、EmbeddingEmbedding是指将离散型变量（如文本、图片等）转化为连续型的向量表示。
原创
2023-10-17 11:04:37
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