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
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
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
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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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
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
分享一个模型最后两个教程展示了如何使用 PyTorch、 Keras 和 Accelerate 优化分布式设置的模型。下一步就是把你的模型公之于众！我们相信公开分享知识和资源，使人工智能大众化。我们鼓励你考虑与社区分享你的模式，以帮助其他人节省时间和资源。在本教程中，您将学习在 Model Hub 上共享经过训练或调优的模型的两种方法:以编程方式将文件推送到Hub。通过 web 界面将文件拖放到
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2024-07-11 21:22:24
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单词嵌入提供了单词的密集表示及其相对含义，它们是对简单包模型表示中使用的稀疏表示的改进，可以从文本数据中学习字嵌入，并在项目之间重复使用。它们也可以作为拟合文本数据的神经网络的一部分来学习。Word Embedding单词嵌入是使用密集的矢量表示来表示单词和文档的一类方法。词嵌入是对传统的词袋模型编码方案的改进，传统方法使用大而稀疏的矢量来表示每个单词或者在矢量内对每个单词进行评分以表示整个词汇表
我来给大家分享下面这篇不太火爆的论文：Zhu G, Porikli F, Li H. Beyond local search: Tracking objects everywhere with instance-specific proposals [C]// CVPR, 2016.直说吧，这是一篇没有源码的论文！我也一样失望，exe配置比较麻烦也没有跑过，原则上，没有源码的论文我内心是拒绝的，除
1. EMA 介绍首先该类实现， 使用timm ==0.6.11 版本；Exponential Moving Average (EMA) for models in PyTorch. 目的：它旨在维护模型状态字典的移动平均值，包括参数和缓冲区。该技术通常用于训练方案，其中权重的平滑版本对于最佳性能至关重要。1.1 v1 版本class ModelEma:
""" Model Exponen
# Python 训练 Embedding 的探索
在深度学习和自然语言处理（NLP）中，embedding（嵌入）是一种把稀疏的、高维的离散变量映射到低维稠密的连续向量空间的技术。Embedding 的主要用途是从文本、图像和其他数据中提取特征。本文将讨论如何使用 Python 训练 embedding，并通过代码示例展示整个过程。
## 什么是 Embedding？
Embedding
度量学习（Metric Learning）是机器学习过程中经常用到的一种方法，它可以借助一系列观测，构造出对应的度量函数，从而学习数据间的距离或差异，有效地描述样本之间的相似度。CUB200 数据集样本示例，常被用作度量学习的 benchmark这个度量函数对于相似度高的观测值，会返回一个小的距离值；对于差异巨大的观测值，则会返回一个大的距离值。当样本量不大时，度量学习在处理分类任务的准确率和高效
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2024-08-01 17:38:01
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本文章的主要目的是详细阐述模型训练与金融数据结合的原理、方法和应用。范围涵盖了常见的模型训练技术，如机器学习、深度学习等在金融数据处理中的应用，包括金融市场预测、风险评估、量化交易等多个方面。通过深入分析和实际案例展示，帮助读者理解如何将模型训练技术有效地应用于金融数据，提高金融决策的准确性和效率。本文
