强化学习笔记（五）Pytorch实现简单DQNQ1：值函数近似的形式和意义？Q2：梯度下降法公式中的真值
qπ(S,A)是如何处理的？Q3：如何理解DQN中的经验回放（Experience Relay）机制？Q4：Pytorch实现一个简单的Q-Network 表格型的近似求
AI 科技评论 今天给大家介绍一篇想法简单但是很有意思的文章，是研究 fine-tuning 在 few-shot 任务上的工作机制，论文发表于AAAI 2021，作者来自于CMU，HKUST和 IIAI：文章的动机非常明确：如下图，在 few-shot 任务上，我们通常会有一个 base set（有大量数据）和一个 novel set（只有少量数据），base set 里面的数据类别跟 nove
本文我们先学习一个T5模型的基本概念，最后应用到文本摘要任务上作为实战。
原创
2022-07-13 17:16:34
2281阅读
模型学习在MVC里面，M是负责对数据的处理，其实在TP5里面模型封装的已经很好了，基本上我们不用做过多的操作，使用系统自带的基类即可完成大部分的curd操作。 模型定义需要写在模块的model目录下，我们可以使用TP5自带的命令行工具进行生成。注意1：在TP5里面模型也不在使用类后缀，直接就是使用去除表前缀后的名称作为模型的名称。（模型名称使用大驼峰的方式）例如：表的名称为
转载
2024-07-09 16:25:53
118阅读
Atitit sumdoc t5 final file list\sumdoc t5 final\sumdoc t511\sumdoc t5 final\sumdoc t511.zip\sumdoc t5 final\sumdoc t515\sumdoc t5 final\sumdoc t515.zip\sumdoc t5 final\sumdoc t516\sumd...
原创
2021-08-30 09:47:26
150阅读
如果只有30-40w数据，训练出来有很多语句不通的case，从零训练一个T5-Base需要200-300W+数据，可以用预训练模型解决语句不通的问题。
语法纠错属于句子级的校对，需要检测并纠正句子中的错误，其中语法纠错目前已经公开的数据量不多，而现在解决语法纠错的问题主要是采用深度学习的模型，这些深度学习的模型需要大量的训练数据，因此本文总结了几种语法纠错数据生成的方法1.在word-level或者char-level随机插入、替换、删除、重排按照10%的概率随机删除一个词；按照10%的比例随机增加一个词；按照10%的比例随机替换一个词；对所有的
ALBERT凳子还没坐热，GLUE就又换了老大，Google T5 (Text-to-Text Transfer T
转载
2022-08-21 00:00:53
249阅读
文章目录样式标题摘要正文格式一级标题二级标题三级标题标题、图表、公式自动标号多级列表右键插入题注三线表公式编号(MathType***) 样式标题字体：宋体、三号、加粗 段落：居中、无缩进、1.5倍行距摘要字体：黑体、三号 段落：居中、无缩进、1.5倍行距摘要下（清华大学五道口金融学院，北京100083） 字体：宋体、小五 段落：居中、无缩进、1.5倍行距正文格式字体：宋体、times、小四 段
转载
2024-07-10 01:11:06
64阅读
我们在日常业务中可能会遇到出海场景，会涉及多个地区和语言，目前来说mT5仍然是多语言翻译任务种比较fancy的模型。T5作为mT5的前身，模型结构和mT5没什么区别，本篇文章将详细介绍在`transformers`库中T5模型的源码。
原创
精选
2024-05-22 22:19:24
1267阅读
点赞
都得死（die） 每个测试点时限：\(1.5\) s 内存限制：\(256\) MB 编译选项：-lm -std=c++14 -O2 【题目背景】 2021.9.3 晚，大家在讨论出题的名字 ycx：就叫第一题、第二题 \(\cdots\cdots\) 吧 cyh：毛 mtr：（大笑）就用 cyh ...
转载
2021-09-05 07:57:00
135阅读
2评论
背景介绍文本摘要，就是对给定的单个或者多个文档进行梗概，即在保证能够反映原文档的重要内容的情况下，尽可能地保持简明扼要。质量良好的文摘能够在信息检索过程中发挥重要的作用，比如利用文摘代替原文档参与索引，可以有效缩短检索的时间，同时也能减少检索结果中的冗余信息，提高用户体验。随着信息爆炸时代的到来，自动文摘逐渐成为自然语言处理领域的一项重要的研究课题。文本摘要的需求来自多个我们真实的客户案例，对于大
一，概述内存通过节点(pg_data_t)来管理，每个节点关联到系统中的一个处理器节点又进一步划分为内存域，是对内存的进一步细分，一个节点最多有3个内存域。各个内存域关联了一个数组，用来组织属于该内存域的物理内存页(页帧)。对各个页帧，都分配了一个struct page实例以及所需的管理数据。除了节点自己的内存域，每个节点还提供了一个备用列表(struct zonelist)，该列表包含了其他节点
SolidEdge是最完整的混合2D/3DCAD系统，采用同步技术加速设计和编辑过程，增强了对重用导入几何的支持。SolidEdge是Velocity系列解决方案组合的关键组成部分。它是一个优秀的工具，用于建模零件和绘图设计、透明数据管理和集成有限元分析模块，可以让您成功应对设计产品日益复杂的问题。 %64%6f%63%73%2e%71%71%2e%63%6f%6d/%73%68%65%65%74
原创
2023-04-14 13:47:49
870阅读
① MarginNote P最好用的就是它可以边看边做笔记边生成思维导图。你做标记的部分都会形成内容卡片，在思维导图栏里。把考研专业书放进去，看着不要太爽。最初用的是体验版的，笔记只能做20处，对于我来说完全不够用。就上马云bb那里买了付费版的。巨便宜?② 幕布大纲➕思维导图，简约风，很好用！可以加重点标记?，可以加标签?️，可以加图片（收费项目）③ 欧路词典很喜欢它的简约风格，没有花里胡哨的东西
转载
2023-12-20 09:27:27
118阅读
在互联网技术和游戏产业飞速发展的今天，VR产品早已从小众走向大众，VR游戏获得了越来越多游戏玩家的喜爱，逐渐在市场上占据一席之地，现如今，为了提升VR场景中的体验感，各大公司铆足了劲不断研发出新的VR设备，其相关产品更新换代的速度可以说是令人咋舌。 不论是VR游戏还是其他的VR应用场景，沉浸化程度一直都是玩家和体验者最在意的要素之一。不断优化头显的设计，减小重量、提升舒适度，弱化控制器的存在感
锐龙4000系列的华丽登场让今年的游戏本变得热闹起来，似乎全年大家都在喊“AMD YES”，但尴尬的是，因为产能或者其他因素，使得锐龙游戏本的产量非常少，无论联想拯救者还是华硕天选亦或者暗影精灵6锐龙版，都长时间处于缺货状态，即使有货也并非原来的首发价，而是加价了好几百进行售卖，价格解决了同规格的酷睿版。“AMD YES”似乎喊不动了。另一方面，英特尔感受到了空前的压力，R7-480
转载
2024-08-26 23:19:17
164阅读
随着人工智能技术的不断进步，AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）已经成为了一个热门领域。AIGC的核心技术之一是自然语言处理（NLP），而NLP中的BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）和T5（Text-To-Text Transfer Transforme
原创
2024-10-10 08:32:04
242阅读
今日份练习“指针和数组”试题练习4前言：考察指针数组的访问权T5：#include<stdio.h>
int main()
{
char *arr[]={"work","at","alibaba"};
char**pa=arr;
pa++;
printf("%s\n",*pa);
}✨先尝试自己解题~~~✨
✨
揭
?
晓
?
答
?
案
✨
✨答案为“at”✨解析：1.
原创
2023-03-29 13:02:05
107阅读
作者：徐啸写在前面谷歌用一篇诚意满满(财大气粗)的基于实验的综述，试图帮助研究者们「拨开云雾见光明」。论文十分适合该领域的初学者通读，写的十分友好，不过由于涉及到的模型/技术很多，所以遇到不熟悉的部分还是需要自行了解。本文是对 T5 论文[1]的阅读笔记，原文篇幅很长并且涉及很多模型与技术，我将其视为一份实验报告性质的综述，于是花了较长时间进行阅读与笔记的整理。不过这也导致本文很长(近 3w 字
转载
2022-12-16 09:44:35
233阅读
