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Dive into BERT：语言模型与知识

作者：高开远学校：上海交通大学研究方向：自然语言处理知乎专栏：BERT巨人肩膀写在前面最近在看的主要是跟知识相关的一些东西，包括回顾了一些知识表示模型呀，一些大规模的语言模型如何锦上添花融入外部知识的方法呀，如果你感兴趣的话可以直接去之前几篇文章里面瞄一眼。今天就以知识为切入点来更深入地剖析一下最近比较火的预训练模型。√LanguageModelsasKnowledgeBases?√Linguis
Congqing He·2022-12-26 08:39

Dive into TensorFlow系列（1）-静态图运行原理

接触过TensorFlowv1的朋友都知道，训练一个TF模型有三个步骤：定义输入和模型结构，创建tf.Session实例sess，执行sess.run()启动训练。不管是因为历史遗留代码或是团队保守的建模规范，其实很多算法团队仍在大量使用TFv1进行日常建模。我相信很多算法工程师执行sess.run()不下100遍，但背后的运行原理大家是否清楚呢？不管你的回答是yesorno，今天让我们一起来探个
·2022-12-25 17:24

PyTorch——DenseNet

参考链接https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter05_CNN/5.12_densenetDenseNetvsResNet与ResNet的主要区别在于
cqu_shuai·2022-12-25 03:48

PyTorch——ResNet实现

参考链接https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter05_CNN/5.11_resnet残差块（residualblock）在残差块中，输入可通过跨层的数据线路更快地向前传播
cqu_shuai·2022-12-25 03:47

Dive_into_Deep_Learning

1.前言1.2.关键组件我们可以学习的数据（data）。如何转换数据的模型（model）。一个目标函数（objectivefunction），用来量化模型的有效性。调整模型参数以优化目标函数的算法2.预备知识2.1.数据操作2.1.1.入门张量：n维数组；无论使用哪个深度学习框架，它的张量类都与Numpy的ndarray类似，但又比Numpy的ndarray多一些重要功能：首先，GPU很好地支持加
MightKai·2022-12-24 12:12

PyTorch——Batch Normalization（批量归一化）

参考链接https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter05_CNN/5.10_batch-normBatchNormalization（BN）的作用通常来说
cqu_shuai·2022-12-20 09:43

深度学习优化算法：Adam算法

原文链接：动手学深度学习pytorch版：7.8Adam算法github：https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch[1]Kingma,D.P.
ywm_up·2022-12-16 12:49

PyTorch小技巧——动态调整学习率

参考链接https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter03_DL-basics/3.3_linear-regression-pytorch为不同子网络设置不同的学习率可以为不同子网络设置不同的学习率
cqu_shuai·2022-12-15 13:46

目标检测学习笔记

参考链接：https://datawhalechina.github.io/dive-into-cv-pytorch/#/?i
星辰大海_2020·2022-12-14 11:22

【lzy学习笔记-dive into deep learning】数学预备 2.1-2.4

2.1数据操作(张量)完成数据操作需要:①存储数据和②操作数据张量tensor：n维数组（深度学习框架中的张量类，PyTorch和TensorFlow为Tensor）。张量表示由一个数值组成的数组，这个数组可能有多个维度。具有一个轴的张量对应数学上的向量vector；具有两个轴的张量对应数学上的矩阵matrix；具有两个轴以上的张量没有特殊的数学名称。张量中的每一个值成为张量的元素element。
DadongDer·2022-12-14 05:05

Dive Into Deep Learning——语义分割数据集预处理

一、《DiveIntoDeepLearning》学习笔记1.语义分割和数据集语义分割可以识别并理解图像中每一个像素的内容：其语义区域的标注和预测是像素级的2.图像分割和实例分割3.PascalVOC2012语义分割数据集预处理目录函数与类#功能类函数：defread_voc_images(voc_dir,is_train=True):"""读取所有voc图像并标注"""defvoc_colorma
bulibuli蛋·2022-12-10 19:41

Dive into deep learning(06)[动手学深度学习]———————第六章，现代卷积神经网络

文章目录Diveintodeeplearning(06)[动手学深度学习]———————第六章，现代卷积神经网络1、深度卷积神经网络（AlexNet）(alexnet)2、使用块的网络（VGG）(vgg)3、网络中的网络（NiN）(nin)4、含并行连结的网络（GoogLeNet）（googlenet）5、批量规范化（batch-norm）6、残差网络（ResNet）（resnet）7、稠密连接网
梦想实干家杭77·2022-12-07 16:10

《动手学深度学习（Dive into Deeplearning）》（第二版）——启程

《动手学深度学习（DiveintoDeeplearning）》——启程今天是我第一天开始在CSDN上发表内容，还是熟悉的markdown编辑方式哈哈哈哈，想想当初第一次接触markdown编辑还是大数据技术基础这门课的老师推荐的typora编辑器，还是十分好用的。上学期的深度学习课只有半个学期，感觉一下子就把内容过了一遍，学完之后虽然自己动手实现了训练图片翻译的模型并且效果还不错（如果有时间我会考
def_Mark_Heng·2022-12-07 16:39

动手学深度学习（使用Pytorch）网址收藏

动手学深度学习+Pytorch网页版学习网址https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/配套讲解视频找B站UP：跟李沐学AIhttps://space.bilibili.com
chenqah·2022-12-07 15:06

《动手学深度学习》(Pytorch版)——预备知识学习

地址：https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/环境配置什么的就不说了，对于Anaconda，Pycharm，Pytorch的安装，以前都学习过也写过相关的博客
practical_sharp·2022-12-05 13:26

Dive into deep learning(04)[动手学深度学习]———————第四章 深度学习计算

文章目录Diveintodeeplearning(04)[动手学深度学习]———————第四章，深度学习计算1、层和块(model-construction)2、参数管理(parameters)3、延后初始化(deferred-init)4、自定义层(custom-layer)5、读写文件(read-write)6、gpu(use-gpu)Diveintodeeplearning(04)[动手学深
梦想实干家杭77·2022-12-04 19:59

花书第六章： 循环神经网络加文本生成学习笔记

花书第六章：循环神经网络加文本生成学习笔记'''''''''6.3语言模型数据集（周杰伦专辑歌词）''''''学习github网址：https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch
料理菌·2022-12-01 09:26

Dive-into-DL-Pytorch 3.7节softmax分类 读书笔记

一、写在前面本文是《Dive-into-Deep-Learning》一书中文Pytorch版本的3.7节softmax分类读书笔记。笔记仅作个人备忘与记录。
骑猪流浪江湖·2022-11-28 21:19

Dive into TensorFlow系列（3）- 揭开Tensor的神秘面纱

TensorFlow计算图是由op和tensor组成，那么tensor一般都用来代表什么呢？显然，像模型的输入数据、网络权重、输入数据经op处理后的输出结果都需要用张量或特殊张量进行表达。既然tensor在TensorFlow体系架构中如此重要，因此本文将带领大家由浅入深地学习tensor的三个话题：用户眼中的tensor、TensorFlow系统中的tensor、tensor高阶用法DLPack
京东云开发者·2022-11-28 17:56

深度学习+pytorch实战Kaggle比赛（一）——房价预测

参考网址为：https://zh-v2.d2l.ai/chapter_multilayer-perceptrons/kaggle-house-price.htmlhttps://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch
子非鱼icon·2022-11-28 17:01

深度学习优化算法：AdaGrad算法

原文链接：动手学深度学习pytorch版：7.5AdaGrad算法github：https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch原论文：[1]Duchi
ywm_up·2022-11-28 13:42

李沐课程中：from d2l import torch as d2l报错

问题描述：我是用pycharm跑的李沐大神的代码，代码是从GitHub（https://github.com/Miraclelucy/dive-into-deep-learninghttps://github.com
穷到学习·2022-11-27 15:57

PyTorch——AlexNet实现（附完整代码）

参考链接https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter05_CNN/5.6_alexnetAlexNet网络结构AlexNetv.s.LeNet
cqu_shuai·2022-11-26 21:10

PyTorch——VGG实现（附完整代码）

参考链接https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter05_CNN/5.7_vggVGGVGG的名字来源于论文作者所在的实验室VisualGeometryGroup
cqu_shuai·2022-11-26 18:15

Dive into deep learning(00)[动手学深度学习]———————pytorch安装，以及conda环境的配置

文章目录Diveintodeeplearning(00)[动手学深度学习]———————pytorch安装，以及conda环境的配置1、cuda安装2、集成环境anaconda**创建新环境****显示已创建环境****切换环境****退出环境****复制环境****删除环境**3、pytorchDiveintodeeplearning(00)[动手学深度学习]———————pytorch安装，以
梦想实干家杭77·2022-11-25 13:46

Dive into TensorFlow系列（1）-静态图运行原理

接触过TensorFlowv1的朋友都知道，训练一个TF模型有三个步骤：定义输入和模型结构，创建tf.Session实例sess，执行sess.run()启动训练。不管是因为历史遗留代码或是团队保守的建模规范，其实很多算法团队仍在大量使用TFv1进行日常建模。我相信很多算法工程师执行sess.run()不下100遍，但背后的运行原理大家是否清楚呢？不管你的回答是yesorno，今天让我们一起来探个
京东云开发者·2022-11-24 17:58

Dive-into-DL-TensorFlow2.0（TensorFlow 安装与环境配置）

安装步骤安装Python环境，建议安装Anaconda3装好后进入Anaconda的终端如下图接着使用Anaconda自带的conda包管理器建立一个Conda虚拟环境，并进入该虚拟环境。在命令行下输入：condacreate--nametf2python=3.7#“tf2”是你建立的conda虚拟环境的名字condaactivatetf2#进入名为“tf2”的conda虚拟环境使用Python包
喵了个汪q·2022-11-24 17:58

Dive-into-DL-TensorFlow2.0(Tensorflow基本操作)

1.创建张量TensorFlow的张量在概念上等同于多维数组，我们可以使用它来描述数学中的标量（0维数组）、向量（1维数组）、矩阵（2维数组）等各种量，示例如下：首先导入tensorflowimporttensorflowastfprint(tf.__version__)输出2.3.0定义一个随机数（标量）random_float=tf.random.uniform(shape=())random
喵了个汪q·2022-11-24 17:58

Dive into TensorFlow - 解析 TF 核心抽象 op 算子

TF计算图从逻辑层来讲，由op与tensor构成。op是项点代表计算单元，tensor是边代表op之间流动的数据内容，两者配合以数据流图的形式来表达计算图。那么op对应的物理层实现是什么？TF中有哪些op，以及各自的适用场景是什么？op到底是如何运行的？接下来让我们一起探索和回答这些问题。一、初识op1.1op定义op代表计算图中的节点，是tf.Operation对象，代表一个计算单元。用户在创建
自橙一派·2022-11-24 17:27

PyTorch——从零实现图片分类（附完整代码）

参考链接https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter03_DL-basics/3.4_softmax-regressionhttps://tangshusen.me
cqu_shuai·2022-11-24 15:34

【lzy学习笔记-dive into deep learning】4.6 暂退法Dropout 的原理与代码实现

4.6.1重新审视过拟合线性模型当⾯对更多的特征而样本不⾜时，线性模型往往会过拟合。相反，当给出更多样本而不是特征，通常线性模型不会过拟合。不幸的是，线性模型泛化的可靠性是有代价的。简单地说，线性模型没有考虑到特征之间的交互作⽤。对于每个特征，线性模型必须指定正的或负的权重，而忽略其他特征。深度神经网络2017年，⼀组研究⼈员通过在随机标记的图像上训练深度⽹络。这展⽰了神经⽹络的极⼤灵活性，因为⼈
DadongDer·2022-11-24 02:42

Dive into deep learning(01)[动手学深度学习]———————第一章，预备知识

文章目录Diveintodeeplearning(01)[动手学深度学习]———————第一章，预备知识1、数据操作(DataManipulation)2、数据预处理(DataPreprocessing)3、线性代数(LinearAlgebra)4、微积分(Calculus)5、自动微分(Autograd)6、概率(Probability)Diveintodeeplearning(01)[动手学深
梦想实干家杭77·2022-11-22 18:47

PyTorch——实现多层感知机（附完整代码）

参考链接https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter03_DL-basics/3.9_mlp-scratchhttps://tangshusen.me
cqu_shuai·2022-11-21 19:52

李沐动手学深度学习d2l

下载位置：Dive-into-Dl-PyTorchgithub放置放置在所在虚拟环境中的Lib/site-packages目录下即可。这个操作和离线安装第三方库方式相同。
snowy2002·2022-11-20 06:34

关于动手学深度学习扩展包d2l的安装

链接:[https://github.com/d2l-ai/d2l-en](Dive-into-Dl-PyTorchgithub).图片:放置在所在虚拟环境中的Lib/site-packages目录下即可
windfighting·2022-11-20 03:48

PyTorch——自定义层

参考链接https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter04_DL_computation/4.4_custom-layer不含模型参数的自定义层与使用
cqu_shuai·2022-11-19 08:35

深度学习+pytorch自学笔记（三）——线性回归

参考书籍《动手学深度学习(pytorch版），参考网址为：https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/请大家也多多支持这一个很好用的平台~大部分内容为书中内容
子非鱼icon·2022-11-19 08:35

WebRTC系列＜四＞ 全面了解客户端-服务器网页游戏的WebRTC

转载：https://blog.brkho.com/2017/03/15/dive-into-client-server-web-games-webrtc/多人游戏很有趣。
web搅拌机·2022-11-18 17:50

Dive into TensorFlow系列（2）- 解析TF核心抽象op算子

本文作者：李杰TF计算图从逻辑层来讲，由op与tensor构成。op是项点代表计算单元，tensor是边代表op之间流动的数据内容，两者配合以数据流图的形式来表达计算图。那么op对应的物理层实现是什么？TF中有哪些op，以及各自的适用场景是什么？op到底是如何运行的？接下来让我们一起探索和回答这些问题。一、初识op1.1op定义op代表计算图中的节点，是tf.Operation对象，代表一个计算单
·2022-11-16 23:36

详细的 Word2Vec 模型搭建笔记（pytorch版本）

前言在看完沐神的Dive-into-Deep-Learning中的Word2vec之后自己也尝试动手实践了一遍，把一些不太好理解的代码转换成比较好理解的代码(虽然损失了一些速度)，下面是结合自己的理解的一次记录
IT说·2022-11-15 09:07

深度学习PyTorch笔记（10）：PyTorch绘制函数图像及切线

深度学习PyTorch笔记（10）：PyTorch绘制函数图像及切线这是《动手学深度学习》（PyTorch版）（Dive-into-DL-PyTorch）的学习笔记，里面有一些代码是我自己拓展的。
三耳01·2022-11-07 09:41

pytorch 图像分类数据集（Fashion-MNIST）

原文链接http://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter03_DL-basics/3.5_fashion-mnist我们将使用torchvision
imxlw00·2022-11-06 07:28

重学《动手学深度学习》 —— 深度学习简介（第一章）笔记

深度学习简介本章地址：https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter01_DL-intro/deep-learning-intro仅作为私人阅读笔记
妙脆角不妙了·2022-11-01 19:39

《动手学深度学习》笔记——深度学习简介

原文链接:https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter01_DL-intro/deep-learning-intro机器学习与深度学习通俗来说
洌泉_就这样吧·2022-11-01 19:39

动手学CV-目标检测入门教程：基本概念

如果使用我们教程的内容或图片，请在文章醒目位置注明我们的github主页链接：https://github.com/datawhalechina/dive-into-cv-pyt
随煜而安·2022-10-28 15:01

深度学习PyTorch笔记（6）：Tensor与NumPy、标量的转换

NumPy1.5.2Numpy转Tensor1.5.3直接用torch.tensor()将NumPy数组转换成Tensor1.6将大小为1的张量转换为Python标量这是《动手学深度学习》（PyTorch版）（Dive-into-DL-PyTorch
三耳01·2022-10-02 07:48

深度学习+pytorch自学笔记（七）——模型构造、模型参数的访问、初始化和共享、自定义层、读取和存储、GPU计算

参考书籍《动手学深度学习(pytorch版），参考网址为：https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter04_DL_computation/4.1
子非鱼icon·2022-09-21 11:16

PyTorch——二维卷积

参考链接https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter05_CNN/5.1_conv-layer二维互相关计算虽然卷积层得名于卷积（convolution
cqu_shuai·2022-09-06 07:12

《Dive into Windbg系列》Explorer无法启动排查

转载自：https://www.anquanke.com/post/id/179748《DiveintoWindbg》是一系列关于如何理解和使用Windbg的文章，主要涵盖三个方面：1、Windbg实战运用，排查资源占用、死锁、崩溃、蓝屏等，以解决各种实际问题为导向。2、Windbg原理剖析，插件、脚本开发，剖析调试原理，便于较更好理解Windbg的工作机制。3、Windbg后续思考，站在开发和逆
hnzwx888·2022-08-15 13:14

《动手学深度学习》PyTorch版本

Dive-Into-Deep-Learning-PyTorch-PDF简介  本项目对中文版《动手学深度学习》中的代码进行整理，并参考一些优秀的GitHub项目给出基于PyTorch的实现方法。
zhenyu wu·2022-08-10 17:21
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