一 知识蒸馏(Knowledge Distillation)介绍名词解释teacher - 原始模型或模型ensemblestudent - 新模型transfer set - 用来迁移teacher知识、训练student的数据集合soft target - teacher输出的预测结果（一般是softmax之后的概率）hard target - 样本原本的标签temperature - 蒸馏目
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2024-04-28 09:40:12
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目录Bert详解(1)—从WE、ELMO、GPT到BERT
BERT详解(2)—源码讲解[生成预训练数据]
BERT详解(3)—源码解读[预训练模型]
BERT详解(4)—fine-tuning
BERT(5)—实战[BERT+CNN文本分类]
1. 生成预训练数据对应create_pretraining_data.py文件，从该文件的main(_)函数讲起def main(_):
tf.lo
textCNN原理简介与工程实现textCNN是启发于图像处理领域的CNN，将其改造应用于文本领域。原论文是纽约大学Yoon Kim发表于EMNLP 2014的Neural Networks for Sentence Classification；论文中表示，只是简单的在word2vector加入textcnn层，在很多公开数据集的任务上性能都得到了很好的提升。下面从textcnn的原理介绍和代码
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2024-04-10 09:47:05
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文章目录BERT的详细介绍Bert历史----词向量技术与预训练范式的崛起早期Word Embedding从Word Embedding到ELMO从Word Embedding到GPTBert的原理TextCNN的详细介绍TextCNN原理BERT+TextCNN联合使用介绍必要性理论实现在业务中的实现数据范式 BERT的详细介绍Bert历史----词向量技术与预训练范式的崛起早期Word Em
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2024-04-29 22:11:33
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最近在重温bert，对bert的中文文本多分类的效果很好奇，并将其与传统的非pre-train模型进行对比，除此之外，由于选用的是12层的base版的bert，还从第0层开始到12层，对每一层的输出进行了校验和测试。想看看每一层的transformer对bert分类效果的影响。此外，还取用了12层的element-wise的平均值进行bert结果的评估，结
可参见:用深度学习（CNN RNN Attention）解决大规模文本分类问题 - 综述和实践1、模型原理Yoon Kim在论文Convolutional Neural Networks for Sentence Classification中提出TextCNN模型，将卷积神经网络CNN应用到文本分类任务，利用多个不同size的kernel来提取句子中的关键信息（类似于多窗口大小的ngram），从
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2024-05-13 12:53:07
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文章目录前言简介模型、优化器与损失函数选择神经网络的整体结构优化器选择损失函数选择需要导入的包和说明第一部分：搭建整体结构step1: 定义DataSet，加载数据step2:装载dataloader，定义批处理函数step3:生成层--预训练模块，测试word embeddingstep4:生成层--BiLSTM和全连接层，测试forward问题1：使用Cross Entropy Loss到底
在TinyBERT中，精简了BERT模型的大小，设计了三种层的蒸馏，分别为transformer-layer，embedding-layer以及prediction-layer。同时，为了能够对以上三层的蒸馏，文中设计了两
原创
2023-06-14 18:12:43
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1 赛题名称基于文本挖掘的企业隐患排查质量分析模型2 赛题背景企业自主填报安全生产隐患，对于将风险消除在事故萌芽阶段具有重要意义。企业在填报隐患时，往往存在不认真填报的情况，“虚报、假报”隐患内容，增大了企业监管的难度。采用大数据手段分析隐患内容，找出不切实履行主体责任的企业，向监管部门进行推送，实现精准执法，能够提高监管手段的有效性，增强企业安全责任意识。3 赛题任务本赛题提供企业填报隐患数据，
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2024-10-31 14:48:15
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由于公司业务需要，app需要上国内的应用市场和google应用市场，同一个项目，只是有部分功能有区别，比如支付。大陆版用微信，支付宝。而国际版用FirstData 由于大部分功能都是相同，只有部分功能不同，引用的sdk不同。这时候就可以利用productFlavors来把不同的功能分出来，打包成不同的应用 好处是不用弄两个分支来维护，而且资源文件，引用的sdk都可以区分开构建 例： 1.打开app
第一次对大型自然语言模型的蒸馏：将BERT模型蒸馏成BiLSTM模型。
原创
2022-10-03 02:30:08
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小朋友，关于模型蒸馏，你是否有很多问号：
蒸馏是什么？怎么蒸BERT？
BERT蒸馏有什么技巧？如何调参？
蒸馏代码怎么写？有现成的吗？
今天rumor就结合Distilled BiLSTM/BERT-PKD/DistillBERT/TinyBERT/MobileBERT/MiniLM六大经典模型，带大家把BERT蒸馏整到明明白白！
模型蒸馏原理
Hinton在NIPS2014[1]提出了知
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2021-06-14 22:35:29
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近期阅读了一些深度学习在文本分类中的应用相关论文（论文笔记)，同时也参加了CCF 大数据与计算智能大赛（BDCI）2017的一个文本分类问题的比赛：让AI当法官，并取得了最终评测第四名的成绩(比赛的具体思路和代码参见github项目repo)。因此，本文总结了文本分类相关的深度学习模型、优化思路以及今后可以进行的一些工作。欢迎转载，请保留本文链接：1. 文本分类任务介绍文本分类是自然语言处理的一个
小朋友，关于模型蒸馏，你是否有很多问号：蒸馏是什么？怎么蒸BERT？BERT蒸馏
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2022-08-21 00:00:59
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1.三极管（BJT）Q值： 双结型三极管的Q值是放大电路中的静态工作点（没有任何信号输入情况下的工作点，工作在有源、饱和或截止，正常是饱和区），Q值说的是静态工作点的参数，一般就是基极电压Vb，集电极电流Ic和集电极发射极电压Vce；静态工作点要在直流条件下设置，也就是没信号输入的时候。和偏置电阻有关系，
机器学习模型已经变得越来越大，即使使用经过训练的模型当硬件不符合模型对它应该运行的期望时，推理的时间和内存成本也会飙升
原创
2024-05-20 10:37:37
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1.简单介绍TextCNNTextCNN模型是由 Yoon Kim提出的使用卷积神经网络来处理NLP问题的模型.相比较nlp中传统的rnn/lstm等模型,cnn能更加高效的提取重要特征,这些特征在分类中占据着重要位置.论文所提出的模型结构如下图所示：： 与图像当中CNN的网络相比，textCNN 最大的不同便是在输入数据的不同：图像是二维数据, 图像的卷积核是从左到右, 从上到下进行滑
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2024-05-15 14:54:10
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AI TIME欢迎每一位AI爱好者的加入！李健铨，天津大学计算机学院2014级硕士生，神州泰岳AI研究院深度学习实验室总监。在自然语言处理方向合作发表论文6篇，申请发明专利55项，获得授权8项。负责研发的产品“泰岳语义工厂”获得第九届（2019）年吴文俊人工智能科技进步奖（企业技术创新工程项目）。一、简介在 NLP 领域，BERT一经出现就吸引了所有人的目光。此后根据BERT推出了 XLNET、R
原创
2021-02-03 20:41:59
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