目录IntroERNIE from BaiduERNIE from THUReferenceIntroBert自问世以来横扫NLP各大榜单，但Bert模型本身还存在着或多或少的问题，因此后续学术界也针对Bert的缺陷提出了各类改进模型，今天这篇文章我就大致总结下我所了解到的模型。首先先上两张图，总结的非常好ERNIE from Baidu论文地址 https://arxiv.org/pd
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2024-05-31 14:03:16
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本文首先介绍BERT模型要做什么，即：模型的输入、输出分别是什么，以及模型的预训练任务是什么；然后，分析模型的内部结构，图解如何将模型的输入一步步地转化为模型输出；最后，我们在多个中/英文、不同规模的数据集上比较了BERT模型与现有方法的文本分类效果。模型的输入/输出BERT模型的全称是：BidirectionalEncoder Representations from Transformer。从
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2023-10-11 20:34:42
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# BERT机器学习模型简介
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由Google于2018年提出的一种自然语言处理模型。它通过引入双向上下文理解，显著提升了多种自然语言理解任务的性能。本文将介绍BERT的基本原理、应用案例，并提供相关的代码示例，帮助大家更好地理解这一模型。
## BERT的基本原理
BE
yolo-v5实现步骤：准备阶段——数据整理——模型训练——模型推理准备阶段：需要的硬件，软件的安装，环境的配置数据整理：图片标签标注，训练集和验证集模型训练：模型中参数的设置，训练方法，获得训练模型模型推理：用训练好的模型对新的数据进行推理和验证对于yolo-v5搭建 1.注意yolov5-5.0文件夹下的VOCdevkit文件夹 对于images文件夹如下图所示，其中tra
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2024-09-17 15:48:24
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1. 前言在本文之前我们已经介绍了ELMo和GPT的两个成功的模型，今天给大家介绍google新发布的BERT模型。BERT来头可不小，其性能超越许多使用任务特定架构的系统，刷新了11项NLP任务的当前最优性能记录。2. BERT原理BERT模型的全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformers，它是一种新型的语言模型。之所以说是
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2023-02-27 12:21:11
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1. 模型的输入/输出BERT模型的全称是：BidirectionalEncoder Representations from Transformer。从名字中可以看出，BERT模型的目标是利用大规模无标注语料训练、获得文本的包含丰富语义信息的Representation，即：文本的语义表示，然后将文本的语义表示在特定NLP任务中作微调，最终应用于该NLP任务。煮个栗子，BERT模型训练文本语义表
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2024-01-06 09:51:37
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1. BERT模型BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers，即双向Transformer的Encoder，因为decoder是不能获要预测的信息的。模型的主要创新点都在pre-train方法上，即用了Masked LM和Next Sentence Prediction两种方法分别捕捉词语和句子级别的represen
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2023-12-29 17:01:20
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# 深度学习的贡献
在过去的几十年里，神经网络一直是机器学习领域的重要工具。然而，由于计算能力和数据量的限制，传统的神经网络对于复杂任务的处理能力有限。随着计算机技术和数据采集能力的不断提高，深度学习应运而生，并在机器学习领域取得了巨大的成功。
深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，它通过多层非线性变换对数据进行特征提取和表示学习。相比于传统神经网络，深度学习的贡献主要体现在以下几个方面。
原创
2023-08-26 13:20:05
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BERT预训练模型系列总结 文章目录BERT预训练模型系列总结BERT模型BERT模型的输入输出BERT模型的预训练任务BERT模型的下游任务ROBERTa模型ALBERT模型MacBERT模型 本文主要针对大规模预训练模型BERT及基于BERT的优化模型进行总结，让大家快速学习了解Bert模型的核心，及优化模型的核心改进点。优化模型主要为RoBERTa、ALBERT、MacBERT。当然，基
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2024-04-12 21:56:40
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时序约束和时序分析，在FPGA设计当中，是相当重要的基本功。但是市面上的教材、资料都相当的枯燥，不易理解，而且内容不多（最多就一章），不能写成一本书。于是，笔者尝试用通俗易懂的文字来解释这部分的内容。1、什么是时序？时序是指时间的先后顺序。在绝大多数的数字电路当中，都是依靠时钟来驱动各种电路工作的。时钟就像个领导一样，告诉各种电路，在什么时刻做什么事情。做的事情也是有先后顺序的，如果你不按常规出牌
# 将BERT与机器学习模型结合的流程指导
在自然语言处理（NLP）领域，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种非常强大的预训练模型。通过将BERT与传统机器学习模型结合，可以获得更好的特征表示，从而提升模型的性能。本文将逐步讲解实现这一目标的流程。
## 流程概述
以下是将BERT与机器学习模型结合的
一、朴素法所谓朴素法，是假定下一期的需求于最近一期需求相同，换句话说，如果某产品销量头一个月是多少台，我们可以预测第二个月的销量仍然是多少台。事实证明，对某些产品线而言，朴素法是效益费用比最高的预测模型朴素法是其它一些更复杂的时间序列分析方法的出发点。朴素法是最简单的预测方法缺点：朴素法并不适合变化很大的数据集，最适合稳定性很高的数据集太简单了，都不需要举例子了二、简易平均法简易平均法，是一种简便
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2024-06-27 07:16:52
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向AI转型的程序员都关注了这个号???????????? 人工智能大数据与深度学习 公众号： weic2c自从 MIT Technology Review（麻省理工科技评论） 将 深度学习 列为 2013 年十大科技突破之首。加上Google 的 Alp
原创
2022-04-21 11:56:03
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????人工智能大数据与深度学习 公众号： weic2c自从 MIT Technology Review（麻省理工科技评论...
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2022-04-26 10:36:00
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????人工智能大数据与深度学习 公众号： weic2c自从 MIT Technology Review（麻省理工科技评论...
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2021-10-26 11:23:05
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元启发式算法（MetaHeuristic Algorithm）是启发式算法的改进，它是随机算法与局部搜索算法相结合的产物。 元启发式算法是相对于最优化算法提出来的，一个问题的最优化算法可以求得该问题的最优解，而元启发式算法是一个基于直观或经验构造的算法，它可以在可接受的花费(指计算时间和空间)下给出问题的一个可行解，并且该可行解与最优解的偏离程度不一定可以事先预计。 元启发式算法包括禁忌搜索算法、
1、架构1)几种常见架构模式 传统系统架构模式(表现层、业务层、持久层)列如:网贷系统(p2p)优点:简单的业务项目比较适合，数据量不大；缺点:所有人的代码都提交部署在一个项目应用里,数量增多后效率会变低、业务扩大后,不便于维护、三层架构互相关联,改动一处就会影响其他地方单一应用架构使用场景:流量较小，功能业务集中一个项目应用，成本低使用的是orm数据访问框架，列如上面网贷系统就是经典的单一应用架
BERT模型总结前言 BERT是在Google论文《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》中被提出的，是一个面向NLP的无监督预训练模型，并在多达11个任务上取得了优秀的结果。这个模型的最大意义是使得NLP任务可以向CV一样使用与训练模型，这极大的方便了一个新的任务开始，因
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2024-10-24 19:47:22
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1.层次分析法 特点： ①层次权重决策分析 ②较少的定量信息 ③多目标、多准则或无结构特性 ④适用于难以完全定量的复杂系统 例如：做出某种决策需要考虑多方面的因素2.多属性决策模型 特点： ①利用已有的决策信息 ②对一组(有限个)备选方案进行排序或择优 ③属性权重和属性值为参考值 例如：投资决策、项目评估、维修服务、武器系统性能评定、工厂选址、投标招标、产业部门发展排序和经济效益综合评价等3.灰色
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2024-07-19 13:34:10
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## Hive相比于关系数据库的优势
在大数据时代，海量数据的存储和处理成为了一项重要的任务。然而，传统的关系型数据库在处理大数据时遇到了许多挑战，比如数据规模过大、查询复杂度高、扩展性差等问题。为了解决这些问题，出现了一系列的大数据处理工具和技术，其中Hive是一款非常强大和流行的工具。
### 1. 什么是Hive？
Hive是一个开源的数据仓库工具，它构建在Hadoop上，旨在提供类似
原创
2023-09-10 14:04:38
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