Bert MLM(masked language model)是一个很有前景的方向，开个帖子记录下相关的发
原创
2022-12-04 07:54:44
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1. 高斯分布的一些结论：利用似然估计对一组符合高斯分布的数据进行分析，得到其均值的估计就是样本的均值，方差的估计就是样本方差。具体推导如下高斯分布的概率密度函数为，对一组符合高斯分布的样本进行似然估计，将样本代入概率密度函数，有目标函数转换成对数似然分别对均值和方差求导，可以得到高斯混合模型是由多个高斯模型混合。其目标函数这表明一个样本多个不同比重的高斯分布混合形成的，每个高斯分布对样本的贡献，
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2024-07-08 15:15:52
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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
郭一璞 夏乙 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI谷歌的最强NLP模型BERT发布以来，一直非常受关注，上周开源的官方TensorFlow实现在GitHub上已经收获了近6000星。TensorFlow爱好者们已经可以开心的玩耍，PyTorch用户还在焦虑吗？不要担心，就在这两天，一个名叫“抱抱脸（HuggingFace?）”的团队在PyTorch上实现了BERT，开源不
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2024-05-22 16:23:04
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今天，看一下TASSEL的MLM模型构建的kinship矩阵是如何计算的？1. 导入基因型数据2. 导入表型数据和协变量表型数据：协变量文件：3. 构建kinship矩 致。3.3 Dominance_Cent
原创
2021-12-22 17:49:33
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今天，看一下TASSEL的MLM模型构建的kinship矩阵是如何计算的？1. 导入基因型数据2. 导入表型数据和协变量表型数据：协变量文件：3. 构建kinship矩阵3.1 Centered_IBS这种方法，应该就是VanRaden的方法，中心化的IBS亲缘关系矩阵。构建的kinship矩阵：R语言比较：两者一致。3.2 Normalized_IBS这种方法应该就是Yang的方法：结果：R语言对比：两者结果完全一致。3.3 Dominance_Cent
原创
2022-01-12 10:13:39
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文章目录1、广义线性混合模型2、GLMM的基本程序实现2.1 Stata基本实现2.2 R基本实现方法3、GLMM的交叉项分析3.1 Stata实现3.2 R实现4、置信区间的计算方法4.1 回归系数的置信区间4.2 变量/统计量的置信区间5、参考文献 在研究问题时，当变量属于正态分布的随机变量，服从样本独立假定时，我们会选择LM-线性模型；当变量之间不独立时，此时引入随机效应，考虑响应变量之
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2023-11-30 12:35:10
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文章目录概念内存管理方式自动内存管理自动共享内存管理手工内存管理内存管理的转换方式相关内存参数相关数据字典 概念为满足数据库的需求，通过内存管理来维护 Oracle 实例内存结构的最优大小。Oracle数 据库基于与内存相关的初始化参数设置来管理内存。内存管理方式自动内存管理自动内存管理（Automatic memory management） 指定实例内存的目标大小，自动管理SGA内存和实例P
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2024-04-04 09:49:21
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完全信息静态博弈纯策略均衡文章目录完全信息静态博弈纯策略均衡@[toc]1 纯策略完全信息静态博弈2 R代码操作3 一般情形半夜写推文眼酸，早上绕学校走两圈，回忆代码有bug，故重新推文1 纯策略完全信息静态博弈纯策略完全信息静态博弈可以通过严格占优策略反复寻找法、严格劣策略反复剔除法、划线法和箭头法寻找Nash equilibrium。由于划线法使用比较简洁，下文通过R语言模拟并寻找纯策略完全信
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2024-06-24 11:04:30
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优秀的平面设计的作品，总能在视觉效果上给人耳目一新感觉，不知不觉就会被它所吸引影响。所以平面设计在视觉规划上一定要更重视，当然这也有一定规律来学习。一般来说，视觉规划指的是平面设计师通过视觉注意的方法，对现有的图形元素进行合理组织安排，达到吸引受众注意、传递作品信息的目的。视觉注意视觉是有一定的选择性的，尤其是在接收信息的过程，视觉注意体现的选择性具有强烈的指向性和转移性：①指向性。 主要是指视觉
大多数现代的NLP系统都遵循一种非常标准的方法来训练各种用例的新模型，即先训练后微调。在这里，预处理训练的目标是利用大量未标记的
原创
2024-05-18 19:31:12
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笔记计划分为六篇：第一篇：读取plink基因型数据和表型数据第二篇：对基因型数据质控：缺失质控，maf质控，hwe质控，样本质控第三篇：基因型数据可视化：kingship，LD，MDS，PCA第四篇：一般线性模型进行GWAS分析（GLM模型）第五篇：混合线性模
原创
2021-09-06 10:39:03
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笔记计划分为六篇：第一篇：读取plink基因型数据和表型数据第二篇：对基因型数据质控：缺失质控，maf质控，hwe质控，样本质控第三篇：基因型数据可视化：kingship，LD，MDS，PCA第四篇：一般线性模型进行GWAS分析（GLM模型）第五篇：混合线性模型进行GWAS分
原创
2022-01-07 15:27:48
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系列部分：GWAS分析中SNP解释百分比PVE | 第一篇，SNP解释百分比之和为何大于1？GWAS分析中SNP解释百分比PVE | 第二篇，GLM模型中如何计
原创
2022-01-05 14:29:12
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之前，想研究一下GWAS分析汇中PVE（表型方差解释百分比）的计算方法，写了两篇：GWAS分析中SNP解释百分比PVE | 第一篇，SNP解释百分比之和为何大于1？GWAS分析中SNP解释百分比PVE | 第二篇，GLM模型中如何计算PVE？这里介绍第三篇：混合线性模型的GWAS，如何计算PVE。1. R语言计算的PVE能否用于
原创
2021-12-31 15:28:35
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之前，想研究一下GWAS分析汇中PVE（表型方差解释百分比）的计算方法，写了
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2022-01-07 15:21:55
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系列部分：GWAS分析中SNP解释百分比PVE | 第一篇，SNP解释百分比之和为何大于1？G
原创
2022-01-07 15:21:25
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NLP实践——利用自己的语料进行Mask Language Model预训练1. 关于MLM1.1 什么是MLM1.2 怎样进行MLM训练2. 代码部分2.1 准备工作2.2 数据集2.3 训练2.4 保存和加载 1. 关于MLM1.1 什么是MLM作为Bert预训练的两大任务之一，MLM和NSP大家应该并不陌生，其中NSP任务在后续的一些预训练任务中经常被嫌弃，例如Roberta中将NSP任务
1. TASSEL的GLM和MLM分析结果质控后的plink数据和表型数据：GLM的GWAS分析结果：MLM的
原创
2021-10-11 09:35:48
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取指定阈值以上的标签，然后算损失。普通MLM任务使用的损失函数行。
原创
2023-05-13 09:29:59
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