训练方法第19页

【长文详解】从Transformer到BERT模型

目录：ELMo与Transformer的简单回顾DAE与MaskedLanguageModelBERT模型详解BERT模型的不同训练方法如何把BERT模型应用在实际项目中如何对BERT减肥BERT存在的问题

zenRRan·2023-01-28 14:52

matlab怎么训练神经网络,matlab神经网络训练方法

MATLAB中BP神经网络的训练算法具体是怎么样的先用newff函数建立网络，再用train函数训练即可。1）正向传播：输入样本－>输入层－>各隐层（处理）－>输出层注1：若输出层实际输出与期望输出（教师信号）不符，则转入2）（误差反向传播过程）2）误差反向传播：输出误差（某种形式）－>隐层（逐层）－>输入层其主要目的是通过将输出误差反传，将误差分摊给各层所有单元，从而获得各层单元的误差信号，进而

普通网友·2023-01-28 13:23

matlab神经网络训练方法,matlab神经网络模型导出

1、MATLAB神经网络中，多次训练后NET怎么保存？它不过是个结构体，你在当前变量那个框框里找到它->右击->保存为.mat，下次用的时候点load再加载回来就成了（以上操作亦可用saveload命令在代码里实现），不行的话直保存net的参数，下回用的时候在拿出来赋给新建的net。谷歌人工智能写作项目：小发猫2、matlab中如何画出已保存好的神经网络20当你用nntool再一次加载这个网络的时

小六oO·2023-01-28 13:51

for i, batch in enumerate(train_loader)不能正常生成batch的解决方案

原因相信很多人在看完论文都会想debug一下开源项目，但是在debug时我们只需要知道数据的形态变化和训练方法，并不关心训练效果，如果用整个数据集就费时费卡。因此很多人选择用一个小数据集debug。

Hogwarts扫地老太太·2023-01-28 07:33

《开口就能说重点》读书笔记

开口就能说重点本书主要围绕“一分钟说重点”给出许多种行之有效的训练方法。

Lydia_Lovely·2023-01-28 04:50

看书感想

有一段时间我特别希望自己能看书看快点，于是在网上找了些关于怎么能快速阅读的一些训练方法书籍与文章来学习。有的是把文字当图片浏览式的训练，有的是看每页文章的关键字，总之各种训练，层出不穷。

与影对饮·2023-01-27 19:33

没那个艺术基因也能学好芭蕾吗？练习舞蹈的三大误区

简而言之，因为训练方法不对。这个训练方法，并不是

TOPSBALLET·2023-01-26 22:14

WAV2VEC：语音识别非监督预训练模型

2预训练方法2.1模型原始的语

AI强仔·2023-01-26 17:23

理解RNN和LSTM

理解RNN和LSTM1.RNN1.1RNN结构1.2模块AAA的内部结构1.3标准RNN的前向传播过程1.4RNN的训练方法——BPTT1.4.1chainrule回顾1.4.2BPTT2.LSTM2.1WhyLSTM2.2LSTM

林书芹·2023-01-26 13:13

第九篇 GoogLeNet——论文翻译

文章目录摘要1引言2近期工作3动机和高层思考4架构细节5GoogLeNet6训练方法7ILSVRC2014分类挑战赛设置和结果8ILSVRC2014检测挑战赛设置和结果</

AI浩·2023-01-26 12:24

高效学习方法框架

刻意练习发展的技能，是其他人已经想出怎样提高的技能，也是已经拥有一整套行之有效的训练方法的技能。训练的方案应当由导师或教练来设计和监管，

我就是小黑·2023-01-26 10:24

CS231n-assignment3-Generative Adversarial Networks (GANs)

2014年，Goodfellow等人提出了一种生成模型训练方法，简称生成对抗网络(generativeAdversarialNetworks，简称GANs)。在GAN中，我们构建两种不同的神经网络。

Esaka7·2023-01-26 03:21

关于GLOVE 词嵌入方法的理解

关于GLOVE原理的理解前言：Glove是基于传统矩阵的LSA方法和基于skip-gram，Cbow训练方法的基础上提出的一种效果优于这两者（及其他很多训练方法）的词向量训练方法。

怕写代码的汉堡·2023-01-25 07:46

用于预训练词嵌入的数据集

文章目录用于预训练词嵌入的数据集1-读取数据集2-下采样3-中心词和上下文词的提取4-负采样5-小批量加载训练实例6-整合代码用于预训练词嵌入的数据集在了解word2vec模型的技术细节和大致的训练方法

未来影子·2023-01-25 07:13

BERT衍生模型

对预训练模型写的比较全的一篇文章别人整理的比较全的综述:NLP预训练模型1–综述NLP预训练模型2–BERT详解和源码分析NLP预训练模型3–预训练任务优化（ERNIE、SpanBERT）NLP预训练模型4–训练方法优化

zhurui_xiaozhuzaizai·2023-01-23 13:47

47分钟，BERT训练又破全新纪录！英伟达512个GPU训练83亿参数GPT-2 8B

该纪录是通过每个节点上的1472个V100SXM3-32GB450WGPU和8个MellanoxInfiniband计算适配器，自动混合精度运行PyTorch来提高吞吐率，并使用本文中的训练方法来实现的

深度学习技术前沿·2023-01-22 13:15

NLP - 词的表示：Bow,One-hot, TF-IDF，Word2VNLP

TF-IDFBOW和TF-IDF方法的问题词的独热（One-hot）表示独热问题的改进解决维度过大的问题解决无语义的问题--词的分布式表示WordEmbedding词嵌入使用场景Wordembedding的训练方法

伊织code·2023-01-22 07:26

多个gpu训练方法以及为何运行程序只gpu0运行(CUDA out of memory. Tried to allocate)

一，多个gpu训练方法如果gpu还不错，不要改batchsize一，这种方法偶尔有用，但是如果在别的地方使用了别的方法指定gpu，还是会只使用gpu0importosos.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES

是尘埃呀！·2023-01-21 13:21

Dataset and DataLoader加载数据集(上)参数解释+采用mini-batch糖尿病数据集的逻辑回归

目录DatasetandDataLoader数据读入和加载Dataset抽象类不能实例化只能继承内置数据集读入方式DataLoader帮助我们加载数据使用mini-batch的训练方法采用mini-batch

Queen_sy·2023-01-21 12:31

Tensorflow+OpenCV口罩识别系统

训练方法在数据集准备好之后可以利用t

索炜达.猿创·2023-01-21 11:58

Bert系列（三）——源码解读之Pre-train

在GPU上可想而知只会更贵），但是学习bert的预训练方法可以为我们弄懂整个bert的运行流程提供莫大的帮助

weixin_30594001·2023-01-21 10:06

源码解读之Pre-train

在GPU上可想而知只会更贵），但是学习bert的预训练方法可以为我们弄懂整个bert的运行流程提供莫大的帮助。预训练涉及到的模块有点多，所以这也将会是一篇长文，在能简略的地方我尽量简略

chvalrous·2023-01-21 10:27

干货！面向低精度量化的神经网络训练算法

本报告将从两方面探讨低精度神经网络的训练方法。为了获得最优的量化精度，我们提出了BSQ比特稀疏量化算法，使模型能在训练过程中自发得到合适的混合精度。为了使模型更适应量化

AITIME论道·2023-01-20 08:58

基于 EasyCV 复现 ViTDet：单层特征超越 FPN

MAE提出了ViT的无监督训练方法，而ViT-basedMaskR-CNN给出了用ViT作为backbone的MaskR-C

阿里云云栖号·2023-01-18 20:50

AAAI'23 | 利用大规模辅助数据提升端到端语音翻译系统

作者|张裕浩单位|东北大学自然语言处理实验室来自|机器翻译学堂【导读】本文由论文原作者撰写，介绍作者团队设计的一种多阶段的预训练方法，利用有标注和无标注数据来提升端到端的语音翻译系统性能。

zenRRan·2023-01-17 15:50

通用模型、全新框架，WavLM语音预训练模型全解

而自监督训练方法的出现和发展则在一定意义上缓解了该问题。

PaperWeekly·2023-01-17 15:48

论文解读：HUBERT HOW MUCH CAN A BAD TEACHER BENEFIT ASR PRE-TRAINING

HUBERTHOWMUCHCANABADTEACHERBENEFITASRPRE-TRAINING文章来源：icassp2021研究背景：相比于CV和NLP领域，ASR领域中自监督预训练方法面临3个挑战

ZQSZXY·2023-01-17 15:47

逐行讲解HMM实现命名实体识别(NER)

文章标题本文概述HMM简介模型构成训练方法代码详解任务导入库加载数据集模型初始化训练过程验证过程加载参数预测查看评价结果备注本文概述使用隐马尔可夫模型HMM做中文命名实体识别(NER)，获取中文原始数据集

芒果不茫QAQ·2023-01-16 08:15

【深度学习】：详解目标检测YOLO V2（YOLO9000: Better, Faster, Stronger）算法

然后，作者提出了一种目标分类与检测的联合训练方法，通过WordTree来混合检测数据集与识别数据集之中的数据，同时在COCO和

Allen Chou·2023-01-14 13:27

【论文解读】yolo-v2

此外，作者还提出了一种目标检测与分类的联合训练方法，允许在检测和分类数据集中训练目标检测系统。

昌山小屋·2023-01-14 13:56

神经网络——Tensor、计算图、训练方法

Tensor、Variable和Parameter经过Pytorch0.4.0的更新后，前两个都是一个torch.Tensor对象，可以理解为两者等价；后者是Parameter对象。Tensor包含如下属性：data，该tensor的值。required_grad，该tensor是否连接在计算图（computationalgraph）上。grad，如果required_grad是True，则这个属

不说话装高手H·2023-01-14 11:22

Pytorch并行分布式训练四（DDP）

GettingStartedwithDistributedDataParallelhttps://pytorch.org/tutorials/intermediate/ddp_tutorial.htmlDDP是目前Pytorch推荐的多GPU训练方法

Kmaeii·2023-01-12 15:11

GE2E Speaker Verification复现

它的loss函数与之前的模型有些不同，利用区分训练方法，而且一批数据包含多个比较数据，提高了训练效率。在此之前的Triplelos

hjx5200·2023-01-12 11:51

人脸检测算法：mtcnn简介

人脸检测算法:MTCNN简介算法流程网络介绍训练方法MTCNN是一个针对于人脸检测的模型,由PNet,RNet,和ONet三个网络组成,三个网络都比较轻量,易于训练.基于pytorch的实现可以看我这篇

小海冲冲冲·2023-01-12 08:13

探讨神经网络在小Batch下的训练方法

点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者丨皮特潘编辑丨极市平台导读由于算力的限制，有时我们无法使用足够大的batchsize，此时该如何使用BN呢？本文将介绍两种在小batchsize也可以发挥BN性能的方法。前言BN（BatchNormalization）几乎是目前神经网络的必选组件，但是使用BN有两个前提要求：batchsize不能太小；每一个minibatch和整体数据集

Tom Hardy·2023-01-11 06:44

Mask RCNN网络源码解读（Ⅴ） --- Mask R-CNN论文解读环境配置以及训练脚本解析

预训练权重下载地址（下载后放入当前文件夹中）2.4数据集：本例程使用的有COCO2017数据集和PascalVOC2012数据集2.4.1COCO2017数据集2.4.2PascalVOC2012数据集2.5训练方法

Courage2022·2023-01-10 15:36

【DBN分类】基于matlab深度置信网络DBN变压器故障诊断【含Matlab源码 2284期】

预训练阶段:采用无监督的逐层贪心训练方法来训练每层RBM的参数，先训练网络的第1个隐含层，训练好后接着训练第2个隐含层，以此类推直

海神之光·2023-01-07 21:10

梯度消失-爆炸常用解决方案

、权重正则（针对梯度爆炸）-使用不同的激活函数-使用batchnorm-使用残差结构1、预训练加微调此方法来自Hinton在2006年发表的一篇论文，Hinton为了解决梯度的问题，提出采取无监督逐层训练方法

alex1801·2023-01-07 11:38

OpenAI GPT

GPT采用的训练方法分为两步，第

qq_38317254·2023-01-06 16:42

AI快车道PaddleNLP系列直播课5|RocketQA：预训练时代的端到端问答

3.2.1两种不同的检索方式：稀疏向量检索、稠密向量检索3.2.2基于预训练模型的检索模型结构：双塔、单塔3.2.3基于近似近邻ANN检索的实时检索问答3.2.4稠密向量检索效果显著超越稀疏检索3.2.5模型训练方法的前沿工作

云淡风轻__·2023-01-06 15:38

2012年至今，细数深度学习领域这些年取得的经典成果

2020-08-0402:31:58编译|陈彩娴编辑|丛末2006年，Hinton发表了一篇论文《AFastLearningAlgorithmforDeepBeliefNets》，提出了降维和逐层预训练方法

喜欢打酱油的老鸟·2023-01-06 14:06

[文献阅读]——CLINE: Contrastive Learning with Semantic Negative Examples for NLU

本文的贡献：采用先导实验验证了前人工作中存在的问题提出了一个既能提高PLM鲁棒性又能提高敏感度的训练方法方法样例的生成给定一个原始句子xorix^{ori}xori，使用spaCy进行分词，

Muasci·2023-01-06 12:47

深度学习（01）-- 基础学习

文章目录目录1.深度学习基础1.1深度学习总览1.2深度网络训练过程1.2.1传统神经网络的训练方法为什么不能用在深度神经网络1.2.2deeplearning训练过程1.3数学知识：2.九种深度学习模型

Zero-One-0101·2023-01-06 10:04

深度学习（Deep Learning）

知识关键点1.人工智能、深度学习的发展历程2.深度学习框架3.神经网络训练方法4.卷积神经网络，卷积核、池化、通道、激活函数5.循环神经网络，长短时记忆LSTM、门控循环单元GRU6.参数初始化方法、损失函数

人工智能技术与咨询·2023-01-06 04:11

Noisy Student自训练方法

原文：Xie,Qizhe,EduardH.Hovy,Minh-ThangLuongandQuocV.Le.“Self-TrainingWithNoisyStudentImprovesImageNetClassification.”2020IEEE/CVFConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(CVPR)(2020):10684-10695.源

Civisky·2023-01-05 22:25

Self-training with Noisy Student improves ImageNet classification阅读笔记

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1911.04252v1.pdf这篇文章实现了自训练方法，使用部分带标签数据进行训练，在ImageNet上top-1为87.4%。

Chen_Swan·2023-01-05 22:51

【人工智能】机器学习基础速览

机器学习训练方法模型中的参数和超参数梯度下降法交叉验证机器

萌狼蓝天·2023-01-04 14:39

PyTorch 单机多GPU 训练方法与原理整理

PyTorch单机多GPU训练方法与原理整理这里整理一些PyTorch单机多核训练的方法和简单原理，目的是既能在写代码时知道怎么用，又能从原理上知道大致是怎么回事儿。

Charon_HN·2023-01-04 11:47

【使用指定GPU&实时监控GPU】

1、pytorch如何指定GPUpytorch默认使用第0块GPU训练模型，如果第0块用满了，我们可以指定使用别的GPU进行训练方法：用这两行代码需要放在整个.py文件的最开头，在调用torch之前就要用

Silence.x·2023-01-04 09:43

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