第二课时 单词演义法单词演义法：绕过中文解释，用你认识的单词推出单词 basin（盆地）= base+in plain（平原）= plate（盘子） between（两者之间）= be+two+in twin（孪生子）= two+in baton（警棍）= beat(打)+on combat（打斗）= com+beat deba
Bert:Bidirectional Encoder Representation from Transformers(深度双向预训练Transformer)Bert是基于Transfomer的深度双向语言表征模型，利用了Transformer结构构造了一个多层双向的Encoder网络。主要特征是所有层都结合上下文语境进行预训练。OpenAI GPT：采用的是Transformer的Decoder
keras_bert 和 kert4keraskeras_bert 是 CyberZHG 大佬封装好了Keras版的Bert，可以直接调用官方发布的预训练权重。github：https://github.com/CyberZHG/keras-bert快速安装：pip install keras-bert kert4keras 是 苏剑林 大佬参考 keras-bert
一.BWABWA主要是将reads比对到大型基因组上，主要功能是：序列比对。首先通过BWT(Burrows-Wheeler Transformation，BWT压缩算法)为大型参考基因组建立索引，然后将reads比对到基因组。特点是快速、准确、省内存。由三种类似算法组成：BWA-backtrack，BWA-SW和BWA-MEM。首推BWA-MEM。三种算法的使用范围BWA-backtrack：re
PKD[1]核心点就是不仅仅从Bert（老师网络）的最后输出层学习知识去做蒸馏，它还另加了一部分，就是从Bert的中间层去学习。简单说，PKD的知识来源有两部分：中间层+最后输出，当然还有Hard labels。它缓解了之前只用最后softmax输出层的蒸馏方式出现的过拟合而导致泛化能力降低的问题。接下来，我们从PKD模型的两个策略说起：PKD-Last 和 PKD-Skip。1.PKD-Last
转载
2024-03-28 09:25:53
600阅读
1.bert简单介绍BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是谷歌在2018年10月份的论文《Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》中提出的一个预训练模型框架，发布后对NLP领域产生了深远影响，各种基于be
转载
2024-07-07 10:17:35
1640阅读
作者：桂。.前言仍然是python库函数scikit-learn的学习笔记，内容Regression-1.2Linear and Quadratic Discriminant Analysis部分，主要包括： 1）线性分类判别(Linear discriminant analysis, LDA) 2）二次分类判别（Quadratic discriminant analy
转载
2024-04-03 20:45:01
0阅读
文章目录1. Bert 的网络结构2. Bert 模型的输入3. Bert 模型预训练任务3.1 Masked LM（MLM）3.2 Next Sentence Prediction（NSP）4. Bert 中的特殊符号5. Fine-Tune6. Bert 和 ELMo 模型的对比6.1 Bert 比 ELMo 效果好的原因6.2 ELMo和 Bert 的区别7. BERT的局限性8. 从源码
转载
2024-09-21 09:01:58
640阅读
近期遇到的一些信号处理的问题，做一下总结1. 如何从频谱分析仪中得到的txt文件中，提取出对应的复信号？频谱仪对应将信号分两路存储，I路信号和Q路信号，其存放规律是I路和Q路交替存储提取的MATLAB代码如下：load（‘data.txt’）；
Idata=data(1:2:end);
Qdata=data(2:2:end);
Complexdata=Idat+j*Qdata;2. 脉冲压缩
电源是一个电子系统中不可缺少的非常重要的一部分。但是外接的电源通常不能够完全提供系统中需要的所有的电源种类。因此带来了电源电压的变换问题。常用的电源电压的变换芯片包括LDO和DC-DC两种。下面对这两种器件的区别进行分析。 1. 传统的稳压器 传统的稳压器内部一般使用NPN达林顿管。 由上图可见，传统的稳压器是由一个PNP管来驱动NPN达林顿管，所以输入和输出之间的压
转载
2024-09-12 12:11:04
48阅读
主题模型LDA的实现及其可视化pyLDAvis无监督提取文档主题——LDA模型 1.1 准备工作 1.2 调用api实现模型LDA的可视化交互分析——pyLDAvis 2.1 安装pyLDAvis 2.2 结合gensim调用api实现可视化 p.s. 保存结果为独立网页 p.p.s. 加快prepare速度？ 2.3 如何分析pyLDAvis可视化结果 2.3.1. 每个主题表示什么意义？ 2.
转载
2024-01-12 15:21:22
545阅读
BERT, GPT, ELMo之间的不同点关于特征提取器:
ELMo采用两部分双层双向LSTM进行特征提取, 然后再进行特征拼接来融合语义信息.GPT和BERT采用Transformer进行特征提取. BERT采用的是Transformer架构中的Encoder模块. GPT采用的是Transformer架构中的Decoder模块.很多NLP任务表明Transformer的特征提取能力强于L
转载
2024-07-18 14:23:03
33阅读
寄存器一览通用寄存器ax，bx，cx，dx，（ah，al，bh，bl，ch，cl，dh，dl）sp，bp，si，di指令寄存器ip标志寄存器FR段寄存器cs，ds，ss，es mov指令示例mov 寄存器, 数据mov ax, 8mov 寄存器, 寄存器mov ax, bxmov 寄存器, 内存mov ax, [0]mov ax, [bx]mov 内存, 寄存器mov [0], axmo
转载
2024-07-16 13:57:04
288阅读
1. 引言：主题建模的重要性与发展历程
主题建模（Topic Modeling）是自然语言处理（NLP）领域的核心技术之一，旨在从大量非结构化文本中自动发现潜在的主题结构和语义模式。随着大语言模型的崛起，主题建模技术也在不断演进，从传统的统计方法到基于深度学习的高级模型，为文本理解、信息检索、舆情分析等任务提供了强大的技术支撑。
主题建模技术演进
传统统计方法 → 机器学习方法 → 深度学习方法
主题建模（Topic Modeling）是自然语言处理（NLP）领域的核心技术之一，旨在从大量非结构化文本中自动发现潜在的主题
一、思考一个问题我们要给定一个x，要求一条直线上x对应的y的值。公式是y = kx+b。我们需要用k，b来确定这条直线，则我们实现的函数应该有3个参数：def line(k, b, x):
print(k * x + b)
line(1, 3, 4)
line(1, 3, 5)
line(1, 3, 6)可以看到，我们每次修改x都要重新传入k和b。 我们也可以用全局变量来实现
Beautiful Soup是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库，简单来说，它能将HTML的标签文件解析成树形结构，然后方便地获取到指定标签的对应属性。通过Beautiful Soup库，我们可以将指定的class或id值作为参数，来直接获取到对应标签的相关数据，这样的处理方式简洁明了。当前最新的 Beautiful Soup 版本为4.4.0，Beautiful Soup
建议的程序员学习LDA算法的步骤
这一阵为了工作上的关系，花了点时间学习了一下LDA算法，说实话，对于我这个学CS而非学数学的人来说，除了集体智慧编程这本书之外基本没怎么看过机器学习的人来说，一开始还真是摸不太到门道，前前后后快要四个月了，算是基本了解了这个算法的实现，记录一下，也供后来人快速入门做个参考。 一开始直接就下了Blei的原始的那篇论文来看，但是看了个开头就被Dirichl
转载
2024-08-12 17:21:15
92阅读
Overestimate or Underestimate，LDA and GGA 简 单谈谈LDA和GGA计算Cell Constants，Cohesive energy以及Surface energy的趋势，以及原因：文献，特别是很多应用方面的文献在谈到LDA和GGA时总会说LDA计算的晶格常数偏小，而GGA偏大，一般规律是如此，但对其原因没有过多的解释，久而 久之，大家也就默认，就是如此了。
转载
2024-06-05 08:35:18
248阅读
几个问题：1、停用次应该去到什么程度？？2、比如我选了参数topicNumber=100，结果中，其中有80个topic，每个的前几个words很好地描述了一个topic。另外的20个topic的前几个words没有描述好。这样是否说明了topicNumber=100已经足够了？3、LDA考虑了多少文件之间的关系？4、参数 alpha,beta怎么取？？ alpha=K/50 ？？ b=0.1(0.01) ？？========================================看了几篇LDA的文档，实在写的太好了，我只能贴点代码，表示我做过lda了public class LdaM
转载
2013-04-13 23:04:00
237阅读
2评论
