文章目录代码资源原理学习任务代码讲解代码重写说明 代码资源Bert-pytorch原理学习任务Bert 本质上是 Transformer 的 Encoder 端，Bert 在预训练时最基本的任务就是：判断输入的两个句子是否真的相邻预测被 [MASK] 掉的单词通过这两种任务的约束，可以让 Bert 真正学到：上下句子之间的语义关系的关联关系，一个句子中不同单词之间的上下文关系所以通过 BERT
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2024-04-26 14:55:25
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最近一年多，BERT的瘦身方法层出不穷，主要围绕着三个方向：蒸馏、剪枝、量化。也有不少同学直接砍掉BERT的一些层再精调也能达到不错的效果。我就是“懒惰”的砍层一族，不过在实践中发现，取不同的层得到的效果差异很大，最多能差出7个点。于是最近也在思考，怎样可以在不穷举的情况下抽出效果最好的子模型？老天就是这么眷顾爱思考的孩子，让我刷到了一个亚马逊新鲜出炉的论文：Optimal Subarchi
目录如何运行tensorflowTransformerdecode和encodeattention机制Transformer总体结构 编辑bert代码读取数据集（预处理）数据预处理模块基于BERT的中文情感分析修改传入参数（路径 相对路径）修改数据读取的代码如何运行tensorflowTransformerdecode和encodedecode encodedecode的作用是
1、eluELU函数是针对ReLU函数的一个改进型，相比于ReLU函数，在输入为负数的情况下，是有一定的输出的1、bertNLP中有各种各样的任务，比如分类（Classification），问答（QA），实体命名识别（NER）等。对于这些不同的任务，最早的做法是根据每类任务定制不同的模型，输入预训练好的embedding，然后利用特定任务的数据集对模型进行训练，这里存在的问题就是，不是每个特定任务
一、动态规划简介？动态规划（dynamic programming）是运筹学的一个分支，是求解决策过程（decision process）最优化的数学方法。 20世纪50年代初美国数学家R.E.Bellman等人在研究多阶段决策过程（multistep decision process）的优化问题时，提出了著名的最优化原理（principle of optimality），把多阶段过程转化为一系列
A
acceptance region 接受区域
adjusted 校正的
allocation 配置、布局
alternative hypothesis 备择假设
* analysis of variance 方差分析
* analysis of covariance 协方差分析
ANOCOVA ＝Analysis of covariance
* ANOVA ＝Analysis
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2024-08-22 10:44:45
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回归问题 回归分析用于预测输入量变（自变量）和输出变量（因变量）之间的关系，特别是当输入变量的值发生变化时，输出变量值随之发生变化。只管来说回归问题等价于函数拟合，选择一条函数曲线使其很好的拟合已知数据且很好的预测未知数据。 回归分析根据自变量个数分为【一元回归分析与多元回归分析】，根据自变量与因变量关系分为【线性回归分析与非线性回归分析】，根据因变量个数分为【简单回归分析与多重回归分析】1.线性
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2024-07-06 04:59:34
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transformer中decoder和encoder是非常像的。先假设decoder是一个独立的块，研究它的输入和输出。一、Autoregressive（自回归）如果把decoder当成一个黑匣子，这个黑匣子先接受一个特殊符号begin，说明预测开始，第一个输出的字符为“机”，那么A再输入进decoder在输出"器"，以此类推。在最后的时候用另一个特殊符号end结尾。这样把输出当成输入的学习称
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2024-04-05 10:31:50
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上篇介绍的多类回归，因变量的多个分类是无序的，即所谓的定类数据。还有一种分类数据，其类别存在大小顺序，即定序数据。这两类逻辑回归的原理是不同的。本篇介绍MADlib的序数回归模型。 一、序数回归简介 在统计学中，序数回归（Ordinal Regression，也称为“序数分类”）是一种用于预测序数变量的回归分析，即其值存
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2024-03-21 10:40:27
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Microsoft 线性回归算法是 Microsoft 决策树算法的一种变体，有助于计算依赖变量和独立变量之间的线性关系，然后使用该关系进行预测。该关系采用的表示形式是最能代表数据序列的线的公式。例如，以下关系图中的线是数据最可能的线性表示形式。关系图中的每个数据点都有一个与该数据点与回归线之间距离关联的错误。回归方程式中的系数 a 和 b 可以调整回归线的角度和位置。可以对 a 和 b 进行调整
随机信号的模型建立为随机信号建立参数模型是研究随机信号的一种基本方法，其含义是认为随机信号x(n)是由白噪w(n)激励某一确定系统的响应（如图 7.5）。只要白噪的参数确定了，研究随机信号就可以转化成研究产生随机信号的系统。AR模型（自回归模型 Auto-regression model） 随机信号 由本身的若干次过去值 ) ( n x ) ( k n x − 和当前的激励值 线性组合产生： 该模
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2024-08-23 11:58:23
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生成模型——自回归模型详解与PixelCNN构建自回归模型（Autoregressive models）简介PixelRNN使用TensorFlow 2构建PixelCNN模型输入和标签掩膜实现自定义层网络架构交叉熵损失采样生成图片完整代码自回归模型（Autoregressive models）深度神经网络生成算法主要分为三类：生成对抗网络(Generative Adversarial Netwo
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2023-07-19 19:43:17
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线性回归是机器学习中最经典的算法，因为后面的多层感知也是基于这些算法进行演变而来的，所以当我们完全了解了机器学习之后对于我们了解后面的算法是很有帮助的，尤其对于经典的，每一个机器学习模型都会用到的梯度下降，损失计算进行更深刻的认识是非常具有帮助的。同时本次的博客将会把整个机器学习我认为比较经典的算法通通进行自己的手动实现，供大家进行参考和学习，那么我们就开始实现本次的第一个机器学习算法，线性回归吧
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2024-04-07 09:58:17
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统计学中，一般将变量与变量之间的关系划分为函数关系和相关关系。函数关系：因变量与自变量之间存在函数式关系。当一个变量或几个变量取一定的值时，另一个变量有确定值。例如，当给出圆的半径r时，就可以根据S=πr2，计算出圆面积S。相关关系：因变量与自变量之间存在非严格的依存关系。当一个变量或几个变量取定一个数值时，另一个对应变量的数值是不确定的。但是，该变量的数值却是随着前述变量的所取数值而发生一定的变
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2024-06-20 19:45:50
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1.前言1.1 自从不要求提交日报周报后， 整个人就懈怠了起来。2022年开始不用提交日报周报了， 缺少了这么个监督后， 我日常工作中也不积极积累和思考了，天生散漫的思维一时无法聚拢， INFP的弱点暴露无遗1.2 这不得不让我想起学生时代小学的时候日常作业搭配隔天的作业检查， 就是一个很好的监督工具， 当这个流程成为了日常习惯， 那么日常检查就是骑自行车的时候的每一蹬脚， 维持日常习惯的进行中学
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2024-10-09 19:27:34
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1. 自回归模型的含义是什么?自回归模型使用过去的观测值来预测未来值。2. 自回归模型的表示方法是什么?通常表示为AR(p)模型,p表示使用的过去观测值的个数。3. 自回归模型的公式是什么?Y_t = c + φ_1Y_{t-1} + φ_2Y_{t-2} + ... + φ_pY_{t-p} + ε_t 4. 自回归模型的参数有哪些?模型常数c,自回归系数φ和白噪声误差ε。5. 自回归
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2023-10-06 13:55:46
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根据模型的数学原理进行简单的代码自我复现以及使用测试，仅作自我学习用。模型原理此处不作过多赘述，仅罗列自己将要使用到的部分公式。如文中或代码有错误或是不足之处，还望能不吝指正。SVM是一种分类算法，其思路是：找出一个（超）平面，以此分割2个类别。满足这一要求的（超）平面有许多。我们还期望，2个类别中离超平面距离最近的那几个点到超平面的距离尽可能的大，使得分割效果更“明显”，效果更好，离超平面距离最
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2024-04-16 10:21:26
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文章目录1.Autoregressive models1.1几种自回归模型介绍2.Autoencoding models2.1 BERT2.2 ALBERT2.3 RoBERTa2.4 DistilBERT2.5 还有许多3.Sequence-to-sequence models4.Multimodal models 网页地址： https://huggingface.co/transforme
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2023-09-25 07:41:27
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文章目录第一章 自回归模型第一节 概念一、自回归模型1.1 定义1.2 自回归模型的平稳解二、推移算子2.1 概念2.2 性质三、A(z)3.1 概念3.2 性质四、AR（p）模型4.1 定义4.2 AR（p）模型的平稳解4.3 AR（p）模型的通解参考 第一章 自回归模型第一节 概念一、自回归模型1.1 定义 在
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2023-12-26 15:59:04
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自回归模: 利用前期若干时刻的随机变量的线性组合来描述以后某时刻随机变量的线性回归模型。 向量自回归模型（简称VAR模
原创
2023-11-07 11:25:58
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