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. 推荐系统与推荐模型排名预测TopN推荐分类模型 推荐系统的两个阶段：召回（挑选候选集），排序（对候选集排序）2.基于表示学习的深度学习推荐模型DL 在召回阶段的关键：学习User 和 Item的Embedding表达。具体的方法有：无监督模式：Auto-encoder半监督模式：Auto-encoder + 矩阵分解监督方式:无监督方法:Auto-Encoder(1) AutoRec直接对用
简介eBPF全称为extended Berkeley Packet Filter，由BPF演化而来，目前已经完全取代BPFeBPF功能主要分为追踪以及网络两大类 跟踪类 eBPF 程序主要用于从系统中提取跟踪信息，进而为监控、排错、性能优化等提供数据支撑。 网络类 eBPF 程序主要用于对网络数据包进行过滤和处理，进而实现网络的观测、过滤、流量控制以及性能优化等各种丰富的功能。具有强安全、高性能、
1 背景当前，大部分中文预训练模型都是以字为基本单位的，也就是说中文语句会被拆分为一个个字。中文也有一些多粒度的语言模型，比如创新工场的ZEN和字节跳动的AMBERT，但这类模型的基本单位还是字，只不过想办法融合了词信息。目前以词为单位的中文预训练模型很少，据笔者所了解到就只有腾讯UER开源了一个以词为颗粒度的BERT模型，但实测效果并不好。那么，纯粹以词为单位的中文预训练模型效果究竟如何呢？有没
OS X EI Capitan安装mcrypt 12月 01, 2015 发布在 php扩展
mac操作系统升级到10.11.2(OS X EI Capitan)后，系统自带的php也被修改覆盖了；之前安装的php扩展全无法继续使用了；而mcrypt扩展急需使用，可是怎么安装都无法安装成功；困扰了好久。编译后执行安装时总是提示[cp: /usr/lib/php/extensions/n
图解BERTBERT的预训练+微调（finetune）：先在大规模无监督语料上进行预训练；然后在预训练好的参数基础上增加一个与任务相关的神经网络层；并在该任务的数据上进行微调训，最终取得很好的效果。现已成为NLP主流解决方案。1 BERT句子分类步骤：下载无监督预料上的BERT模型，包含：BERT模型配置文件（用来确定Transformer的层数，隐藏层大小），BERT模型参数，BERT词表（BE
1 前言1.1 NLP在大量没有标号的数据集上训练模型比有标号的好。1.2 两种任务句子层面的任务，建模句子之间的关系或句子情绪的识别 词元层面，识别实体名词或答案1.3 预训练语言特征模型有两种（预训练时都是单向的）基于特征：ELMo，双向RNN 对每一个下游任务构造相关的神经网络，将预训练好的特征和输入一起放入模型。即原模型不能直接用于下游任务。基于微调：GPT 直接将预训练好的模型对下游任务
转载
2024-07-11 07:33:00
409阅读
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
转载
2024-06-07 16:34:26
71阅读
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
转载
2023-09-20 15:51:08
9阅读
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
转载
2024-07-11 21:22:24
215阅读
# 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
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
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
##Tensorflow 之 embedding（一）####目录1. embedding的含义2. tensorflow中embedding实现流程3. embbeding中如何进行查表4. 如何训练得到embedding表####一、embedding的含义 说一个常见的应用，例如在机器翻译应用中，当我输入中文 “我这是在干嘛了？”，然后需要将其翻译成英文，首先第一步你得需要让计算机知道你输入
转载
2024-04-16 14:33:13
291阅读
目录一、模型保存与加载 Saving & Loading Model1. 原因2. 序列化与反序列化3. PyTorch序列化与反序列化4. 模型保存5. 模型加载二、模型段点续训练1. 原因2. 模型保存的参数3. 断点续训练三、参考 一、模型保存与加载 Saving & Loading Model模型的保存与加载，也可以称之为序列化与反序列化。1. 原因训练好的模型是为了以后
转载
2024-01-11 09:46:43
453阅读
我们的主题是预训练，那么问题是Word Embedding这种做法能算是预训练吗？这其实就是标准的预训练过程。要理解这一点要看看学会Word Embedding后下游任务是怎么用它的。它的使用方法其实和前面讲的NNLM是一样的，句子中每个单词以Onehot形式作为输入，然后乘以学好的Word Embedding矩阵Q，就直接取出单词对应的Word Embedding了。那个Word Embeddi
转载
2024-03-25 08:41:57
440阅读
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
转载
2024-09-30 13:39:20
332阅读
anconda环境搭建# $MMPOSE表示项目（从githubu下载）的根目录
cd $MMPOSE
conda create -n 07.mmpose-pytorch1.5-py3.6 -y python=3.6
conda activate 07.mmpose-pytorch1.5-py3.6
# 请根据自己的环境搭建合适的 pytorch 环境
pip install torch==
