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动手学深度学习（pytorch）学习记录20-自定义层[学习记录]

在深度学习中，自定义层是指开发者根据特定需求编写的神经网络层，而不是使用深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow等）提供的现成层。自定义层可以让模型更加灵活，以适应特定的任务或数据集。

walfar·2024-08-30 13:13

PyTorch 基础学习（14）- 归一化

在机器学习中，不同的归一化方法适用于不同的场景。本文将详细介绍scikit-learn中的常见归一化方法及其应用。

花千树-010·2024-08-30 12:38

自然语言处理（NLP）与机器学习：深度探索两者的关系

自然语言处理（NLP）与机器学习：深度探索两者的关系1.自然语言处理(NLP)的概述NLP的主要任务包括：2.机器学习(ML)的概述机器学习的主要类型包括：3.NLP与机器学习的关系1.机器学习驱动NLP

听忆.·2024-08-30 10:51

Datawhale X 李宏毅苹果书AI夏令营深度学习详解进阶Task02

目录一、自适应学习率二、学习率调度三、优化总结四、分类五、问题与解答本文了解到梯度下降是深度学习中最为基础的优化算法，其核心思想是沿着损失函数的梯度方向更新模型参数，以最小化损失值。

z are·2024-08-30 08:14

深度学习中Embedding的理解

Embedding这个概念翻译过来的意思就是嵌入，就是把一个大的东西想办法嵌入到一个小的地方。在深度学习领域，Embedding一般用于代表某个类目的全部相关信息，表现形式为一个向量。1、Embedding常见的操作有两个：加法和拼接，含义完全不同Embedding的加法一般用于同类目的不同物品的合集表示。这个可以按照one-hot的思维去理解。为什么用one-hot而不用二进制去表示不同物品呢？

普通攻击往后拉·2024-08-30 08:44

在 PyTorch 中，`permute` 方法是一个强大的工具，用于重排张量的维度。

这在深度学习中非常有用，尤其是在处理具有多维数据（如图像、视频或复杂数组）的神经网络时。

小桥流水---人工智能·2024-08-30 06:32

小学语文文章分段分层小技巧

语文学习中，给文章划分自然段是我们最常遇到的题型，它考验的是孩子对文章的理解和程度和归纳能力。那么，怎样才能更好地掌握给文章分段的技巧呢？

海韵互联·2024-08-30 04:05

小学英语教学方法总结

透过八年的工作实践，我认识到，小学英语教学不就应只满足于对单词、句型的概念化解释和程序化分析，那样只会使教学资料平淡、课堂气氛沉闷，使学生不能全身心地投入到英语学习中来，使他们原有的兴趣和信心很快丧失殆尽

翻白眼_f5c4·2024-08-30 01:16

大模型训练和推理

文章目录一、NLP基础1.Tokenizer2.positionencoding3.注意力机制与transformer架构二、大模型训练1.SFT训练2.RLHF训练3.分布式并行训练技术（1）模型并行

李明朔·2024-08-30 01:27

自然语言处理系列四十二》新词发现与短语提取》新词发现》代码实战

自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录自然语言处理系列四十二新词发现》代码实战短语提取算法原理总结自然语言处理系列四十二新词发现》代码实战新词发现是NLP

陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO·2024-08-29 20:24

2021-12-22

1.我的大学生活之大学英语学习（1）在这个学期大学英语学习中我的GPSgains：我学习到了英语听力的技巧，认识了很多新单词，掌握新知识problems：听力听不清，听力不抓重点，单词真难记suggestions

席芙蓉·2024-08-29 18:47

《重构时间》——浮世心境 2023-05-07

女儿其实学习的效率并不低，但总会在日常学习中加入自己的小懒惰，用她自己的话就是不由自主的去摸鱼，而摸鱼之后的效果就是作业也是拖拉，学习也没有效率，以至于她总是会在上学时间很焦虑，加

零下1度的刺猬·2024-08-29 16:16

N师互加计划地球日主题活动：地球妈妈生病了观后感

当我7:30进到直播间时已经1万多人在听课了，到后面增加到3万多，活动形式多样，分享者有大人也有小孩，这大概就是朱永新教授《未来学校》里谈的的学习中心的雏形吧！

小渡周朝莲·2024-08-29 13:48

计算机毕业设计之基于Python的旅游景点评论内容分析与研究

通过运用自然语言处理（NLP）技术，清洗并预处理了这些数据，以便于后续分析。随后，采用情感分析方法来识别和量化评论中的主观态度和情绪倾向，从而判断游客的整体满意度。

微信bishe58·2024-08-29 10:49

机器学习和深度学习中常见损失函数，包括损失函数的数学公式、推导及其在不同场景中的应用

目录引言什么是损失函数？常见损失函数介绍3.1均方误差（MeanSquaredError,MSE）3.2交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）3.3平滑L1损失（SmoothL1Loss）3.4HingeLoss（合页损失）3.5二进制交叉熵损失（BinaryCross-EntropyLoss）3.6KL散度（KLDivergence）3.7Huber损失（HuberLoss）3.8对比

早起星人·2024-08-29 09:44

Python在神经网络中优化激活函数选择使用详解

如果没有激活函数，神经网络仅仅是线性模型的堆叠，无法胜任深度学习中的各种任务。

Rocky006·2024-08-29 09:39

K-means聚类算法：从原理到实践的全面解读

在机器学习中，聚类算法是一类被广泛应用的技术之一。聚类旨在将数据集中的样本划分为不同的组，使得组内的样本相似度高，组间的相似度低。

一休哥助手·2024-08-29 06:50

【机器学习-随记】使用 Slack 和 Facebook Messenger 的消息机器人实现虚拟客服人员

使用Slack和FacebookMessenger的消息机器人实现虚拟客服人员1.平台选择与集成2.消息机器人开发3.自然语言处理(NLP)4.虚拟助手功能实现5.语音助手集成6.安全与用户隐私7.测试与部署边走

听忆.·2024-08-29 06:19

如何高效记录并整理编程学习笔记

下面，我将为您提供一些建立高效笔记系统的建议，以帮助您在繁忙学习中保持笔记的条理性，从而打造属于自己的编程学习“知识宝库”。

vvvae1234·2024-08-29 05:14

每天一个数据分析题（五百零五）- 提升方法

提升方法（Boosting），是一种可以用来减小监督式学习中偏差的机器学习算法。基于Boosting的集成学习，其代表算法不包括？

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-29 05:43

探索数据世界的钥匙：机器学习中的线性回归

在浩瀚的数据海洋中，寻找隐藏的模式与规律，一直是科学家、工程师乃至各行各业决策者们的共同追求。而机器学习，作为这一领域的璀璨明珠，以其强大的数据分析与预测能力，正逐步改变着我们的世界。在众多机器学习算法中，线性回归以其简洁、直观、易于理解的特点，成为了入门机器学习的首选，更是解决回归问题的一把金钥匙。一、线性回归：定义与原理线性回归，顾名思义，是一种通过线性模型来预测一个或多个自变量（X）与因变量

程序员-李旭亮·2024-08-28 21:19

2023-09-17学习效能感支持学生取得成功

学习效能是学生做出努力、产生兴趣和学习愿望的主要动力，这使他们有信心去面对学习中遇到的风险

文芳读写·2024-08-28 21:54

论文：Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks

论文：Retrieval-AugmentedGenerationforKnowledge-IntensiveNLPTaskscode:https://github.com/huggingface/transformerscode

Ian_Wonder·2024-08-28 18:27

解除 Excel 表格的文档保护全攻略

在日常工作和学习中，我们可能会遇到Excel表格被保护无法编辑的情况。别担心，今天就为大家分享几种解除Excel表格文档保护的方法。一、导入腾讯文档可以将受保护的Excel表格上传到腾讯文档。

@井九·2024-08-28 18:26

初识LangChain的快速入门指南

初识LangChain的快速入门指南LangChain是一个强大的自然语言处理（NLP）工具链，旨在帮助开发者快速构建复杂的语言处理应用。

hai40587·2024-08-28 17:50

PyTorch库学习之torch.mean函数

它可以沿着指定的维度或者整个张量计算均值，是数据分析和机器学习中常用的操作之一。

Midsummer-逐梦·2024-08-28 17:44

【好书分享第十期】大模型应用解决方案_基于ChatGPT和GPT-4等Transformer架构的自然语言处理（文末送书）

文章目录前言一、内容简介二、作者简介三、目录四、摘录粉丝福利前言在不到4年的时间里，Transformer模型以其强大的性能和创新的思想，迅速在NLP社区崭露头角，打破了过去30年的记录。

屿小夏·2024-08-28 14:56

【ShuQiHere】SGD vs BGD：搞清楚它们的区别和适用场景

【ShuQiHere】在机器学习中，优化模型是构建准确预测模型的关键步骤。优化算法帮助我们调整模型的参数，使其更好地拟合训练数据，减少预测误差。在众多优化算法中，梯度下降法是一种最为常见且有效的手段。

ShuQiHere·2024-08-28 13:20

培训

今天主要学习中小学生心理发展特点与教育策略。授课老师特别有激情，把她多年给学生上心理辅导课的经验都倾囊相授，让我们这些菜鸟大开眼界，学到了很多东西。

天然去雕饰_ab82·2024-08-28 11:07

精准掌控GPU：深度学习中PyTorch的torch.cuda.device应用指南

精准掌控GPU：深度学习中PyTorch的torch.cuda.device应用指南在深度学习的世界里，GPU加速已成为提升模型训练和推理速度的关键。

2401_85760095·2024-08-28 06:41

【Python机器学习】NLP分词——利用分词器构建词汇表（三）——度量词袋之间的重合度

如果能够度量两个向量词袋之间的重合度，就可以很好地估计他们所用词的相似程度，而这也是它们语义上重合度的一个很好的估计。因此，下面用点积来估计一些新句子和原始的Jefferson句子之间的词袋向量重合度：importpandasaspdsentence="""ThomasJeffersonBeganbulidingMonticelliastheageof26.\n"""sentence=senten

zhangbin_237·2024-08-28 05:33

【Python机器学习】NLP概述——深度处理

自然语言处理流水线的各个阶段可以看作是层，就像是前馈神经网络中的层一样。深度学习就是通过在传统的两层机器学习模型架构（特征提取+建模）中添加额外的处理层来创建更复杂的模型和行为。上图中，前四层对应于聊天机器人流水线中的前两个阶段（特征提取和特征分析）。例如，词性标注（POS标注）是在聊天机器人流水线的分析阶段生成特征的一种方法。POS标签由默认的SpaCY流水线自动生成，该流水线包括上图中所有的前

zhangbin_237·2024-08-28 05:03

【Python机器学习】NLP分词——词干还原的挑战

zhangbin_237·2024-08-28 05:03

什么是损失函数？

损失函数（LossFunction）是在机器学习和深度学习中用来评估模型预测值与真实值之间差异的函数。它的主要目的是量化模型预测的错误程度，以便在训练过程中通过最小化这个错误来优化模型。

翰霖努力成为专家·2024-08-28 03:20

特觅科java训练营反馈

在特觅科的这几天学习中，我有很多收获。不论最终成绩如何，我都可以大胆的说，我了解到了用java语言编写代码的的基本语句构架，并能编写一些简单的小程序。更重要的是，我初步明

苗迪生_强化班·2024-08-28 03:49

Elasticsearch搜索优化-自定义路由规划(routing)

在es的实践学习中，我觉得它的文档是最好的老师，所以先把这部分链接贴出来，本文只是引导，文档全是细节，还是推荐大家事后认真看看文档Metadatafields-routing在es搜索中，请求是先分发到所有分片

葵续浅笑·2024-08-27 20:05

学习中的好习惯

3.提问的好习惯一些内向的学生往往会把学习中遇到的疑

张竞文ZH·2024-08-27 20:21

NLP化学反应式

我只能承认，这样子理解NLP的人一定是个奇葩。对，我必须承认自己是个奇葩。因为以前的我总认为这世界很奇葩，所以我也只能变成个奇葩才能适应它……呃，Whatonearth我奇葩吗？

福哥0075826·2024-08-27 17:07

常见的NLP处理框架介绍！

自然语言处理（NLP）处理框架是指一系列用于开发、实现和部署自然语言处理应用程序的工具、库和框架。

weixin_54503231·2024-08-27 09:21

深度学习学习经验——强化学习（rl）

强化学习的主要特点：基于试错学习：强化学习中的智能体通过与环境的互动，不断尝试不同的行动

Linductor·2024-08-27 06:32

24.8.26学习心得

验证数据集（ValidationSet）和测试数据集（TestSet）在机器学习和深度学习中都是非常重要的概念。它们各自有不同的用途和目的。

kkkkk021106·2024-08-27 06:01

2023-03-11高考考研规划的梁老师关于如何通过填报志愿找到性价比高的学校

在关于高考和考研方面，其维度之高，视角之广，超过了我所知道的任何一位大咖，继续学习中……

冷月云海·2024-08-27 06:34

如何高效记录并整理编程学习笔记？

如何在繁忙的学习中保持笔记的条理性？让我们一起探讨如何打造属于自己的编程学习“知识宝库”!提醒：在发布作品前，请把不需要的内容删掉。

软件技术NINI·2024-08-27 06:00

NLP学习——信息抽取

信息抽取自动从半结构或无结构的文本中抽取出结构化信息的任务。常见的信息抽取任务有三类：实体抽取、关系抽取、事件抽取。1、实体抽取从一段文本中抽取出文本内容并识别为预定义的类别。实体抽取任务中的复杂问题：重复嵌套，原文中多个实体之间共享片段不连续，一个实体由多个不连续片段组成2、关系抽取从文本中抽取一对实体和预定义的关系类型。传统的关系抽取任务实现方案是先进行实体抽取，再输入头尾实体与原文进行关系分

P-ShineBeam·2024-08-27 01:36

【计算机面试整理1】学习中可能没学到的知识点

守护线程是什么？Java提供了两种线程：守护线程与用户线程。守护线程是在程序运行过程中在后台进行的线程，它的任务是为其他线程提供服务和支持。当所有的非守护线程结束运行时，虚拟机会自动退出。与之相对的是用户线程,用户线程的结束并不会导致程序的终止。在Java中，通过设置线程的setDaemon(true)方法将线程设置为守护线程。守护线程通常用来执行一些辅助性的任务，比如垃圾回收、内存管理等。pyt

ICE·BING·2024-08-26 20:05

2023-08-01

投射我儿对自己未来人生规划清晰，建立学习中短期目标，并为此不断努力。投射我儿生活、学习自律，扎实打好各学科基础，GPA进入本专业年级前15名，大三拿到保研资格。投射我儿和3位舍友能互帮互助，相处融洽。

花开生两面·2024-08-26 20:27

Prompt-Tuning：大模型微调技术

随着深度学习技术的不断发展，大模型（如GPT、BERT等）在各种自然语言处理（NLP）任务中取得了显著的成功。然而，训练和部署大模型需要大量的计算资源和时间，这限制了其在一些资源有限场景中的应用。

百度_开发者中心·2024-08-26 19:14

好的领导者，是好的老师

好的领导者，要像好的老师一样，因为领导者要发动群众，解决团队中的难题，才能实现团队的目标，而老师也要带领学生，解决学习中的困难，实现教学的目标。

amazing2017·2024-08-26 16:09

作业：学习逐层具体问话技术

中原焦点秦皇岛站第5期徐娟坚持分享第63天2021年2月4日学习逐层具体问化技术摘自刘老师2017年于郑州写的分享刘友龙《逐层具体问话技术在青少年学习中的应用》我们的咨询，或者是在生活中的许多时候，以及我们与孩子的谈话中

平衡木_e706·2024-08-26 14:15

夏夜｜图卡7.4 知识社交：平台帮你处理知识焦虑丨《行为上瘾》-Part7 社交元素(201214)

学习金字塔学习平均留存率根据学习方式的不同而不同，在社群学习中对应如下听讲（5%）如听音频课程阅读（10%）看书学习视听（20%）可视化图片演示（30%）实际演示讨论（50%）联系过去分享讨论实践（75%

默学森·2024-08-26 14:39

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