word2vec模型训练第2页

开源语音转文本Speech-to-Text大模型实战之Wav2Vec篇

本文将详细介绍如何利用开源语音转文本大模型进行实战，从模型选择、环境搭建、模型训练到实际应用，带您一步步实现语音转文本功能。

码上飞扬·2024-09-04 16:49

基于Bert-base-chinese训练多分类文本模型(代码详解）

目录一、简介二、模型训练三、模型推理一、简介BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）是基于深度学习在自然语言处理（NLP）领域近几年出现的

一颗洋芋·2024-09-04 15:41

每天一个数据分析题（五百二十）- 词嵌入模型

A.GloVe模型属于词嵌入模型B.Word2Vec模型属于词嵌入模型C.词袋模型属于词嵌入模型D.词嵌入模型基本假设是出现在相似的上下文中的词含义相似数据分析认证考试介绍：点击进入数据分析考试大纲下载题目来源于

跟着紫枫学姐学CDA·2024-09-04 14:07

基于人工智能的智能客服系统

目录引言项目背景客服系统的现状与挑战AI在客服领域的应用前景系统设计系统架构模块划分关键技术与实现自然语言处理（NLP）对话管理语音识别与合成情感分析数据准备与训练数据收集数据预处理模型训练系统集成与部署前端接口设计后端服务实现系统集成部署方案测试与优化系统测试性能优化用户反馈与迭代应用场景与案例分析电子商务客服银行与金融服务医疗健康咨询常见问题及解决方案常见问题解决方案未来发展与展望结论

嵌入式详谈·2024-09-04 05:58

基于人工智能的文本情感分析系统

目录引言项目背景环境准备硬件要求软件安装与配置系统设计系统架构关键技术代码示例数据预处理模型训练模型预测应用场景结论1.引言文本情感分析是一种自然语言处理技术，用于识别和提取文本中的情感信息。

嵌入式详谈·2024-09-04 05:58

caffe/PyTorch/TensorFlow 在Jupyter Notebook GPU中运用

以下是一些主要的应用场景：快速训练模型：GPU加速可以显著提高模型训练的速度。对于大型数据集和复杂的神经网络结构，使用GPU可以大大减少训练时间。

俊俏的萌妹纸·2024-09-04 04:26

大语言模型算力优化策略：基于并行化技术的算力共享平台研究

算力共享旨在通过分布式计算技术，将大规模计算任务分配给多个计算节点，以提高计算效率、降低资源成本并加速模型训练和推理过程。其次，

ZhangJiQun&MXP·2024-09-03 19:34

CnOpenData公共数据专区上新 | 中文金融情感词典

“本文在LoughranandMacDonald（2011）词典的基础上通过人工筛选和word2vec算法扩充,构建了一个更新更全面的中文金融情感词典。我们使用该情感词典计算我国财经媒体文本情绪指标,

CnOpenData·2024-09-03 18:29

基于示例详细讲解模型PTQ量化的步骤（含代码）

1.模型训练我们假设已经训练了一个卷积神经网络（CNN），例如VGG-16。训练完成后，我们得到了一个以32位浮点数表示的模型权重和激活值。

LQS2020·2024-09-02 19:32

Spark MLlib模型训练—回归算法 Random forest regression

SparkMLlib模型训练—回归算法Randomforestregression随机森林回归(RandomForestRegression)是一种集成学习方法，通过结合多个决策树的预测结果来提升模型的准确性和稳健性

不二人生·2024-09-02 17:54

Spark MLlib模型训练—回归算法 GLR( Generalized Linear Regression)

SparkMLlib模型训练—回归算法GLR(GeneralizedLinearRegression)在大数据分析中，线性回归虽然常用，但在许多实际场景中，目标变量和特征之间的关系并非线性，这时广义线性回归

猫猫姐·2024-09-02 08:28

Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营进阶 Task2-自适应学习率+分类

固定的学习率在训练初期可能过大，导致模型训练不稳定，而在后期可能过小，导致训练速度缓慢。为了克服这些问题，自适应学习率方法应运而生。这些方法

沙雕是沙雕是沙雕·2024-08-31 22:57

数据切分的艺术：使用PyTorch的torch.utils.data.random_split精粹指南

数据切分的艺术：使用PyTorch的torch.utils.data.random_split精粹指南在机器学习项目中，合理地分割数据集至关重，它不仅关系到模型训练的有效性，还直接影响到模型的泛化能力。

2402_85758349·2024-08-31 21:19

回归预测|基于卷积神经网络-鲸鱼优化-最小二乘支持向量机的数据回归预测Matlab程序 CNN-WOA-LSSVM

回归预测|基于卷积神经网络-鲸鱼优化-最小二乘支持向量机的数据回归预测Matlab程序CNN-WOA-LSSVM文章目录一、基本原理1.数据预处理2.特征提取（CNN）3.参数优化（WOA）4.模型训练

机器不会学习CL·2024-08-31 10:36

Python学习和面试中的常见问题及答案

这些问题涵盖了多个方面，包括数据处理、模型训练、评估、优化和实际应用。一、Python编程问题解释Python中的装饰器（Decorators）是什么？它们的作用是什么？

写代码的M教授·2024-08-31 07:44

文字模型训练分析评论（算法实战）

文字模型训练，尤其是在自然语言处理（NLP）领域，是构建能够理解、解释、生成人类语言系统的核心步骤。这类模型广泛应用于文本分类、情感分析、机器翻译、聊天机器人、摘要生成等多个方面。

富士达幸运星·2024-08-31 04:55

基于CNN-BiLSTM-Adaboost风电功率预测研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、研究方法1.数据准备与预处理2.CNN特征提取3.BiLSTM序列建模4.Adaboost集成学习5.模型训练与评估三、研究优势四、未来展望2运行结果

创新优化代码学习·2024-08-31 04:23

大模型是如何炼成的：揭秘深度学习训练的秘密与优化技巧

本文将通过具体案例，带你走进深度学习训练的世界，一探究竟，并分享一些大模型训练过程中的优化技巧。一、数据收集与预处理数据收集：大模型的训练需要海量的数据。

AI大模型_学习君·2024-08-30 19:25

做大模型千万别买苹果笔记本电脑

以下是一些主要原因：1.GPU不适合深度学习AppleSiliconGPU限制：Apple自家芯片（如M1和M2）的GPU架构与传统的NVIDIAGPU（通常是深度学习和大模型训练的首选）不同。

路人与大师·2024-08-30 16:06

Yolov8和杂草检测

环境配置，手把手嘴对嘴保姆教学-CSDN博客【YOLOv8系列】（三）YOLOv8应用实践：从识别到分类再到分割的全方位视觉解决方案-CSDN博客【YOLOv8系列】（四）YOLOv8使用自己的数据集进行模型训练

Diros1g·2024-08-30 15:59

PyTorch深度学习实战（26）—— PyTorch与Multi-GPU

在工作环境中，使用这两种方式加速模型训练是非常重要的技能。本文将介绍PyTorch中分布式与并行的常见方法，读者需要注意这二者的区别，并关注它们在使用时的注意

shangjg3·2024-08-30 12:10

大模型训练优化方法

写在前面在训练模型尤其是大模型的时候，如何加快训练速度以及优化显存利用率是一个很关键的问题。本文主要参考HF上的一篇文章：https://huggingface.co/docs/transformers/perf_train_gpu_one，以及笔者在实际训练中的一些经验，给出一些比较实用的方法。先看一个总览的表：方法加快训练速度优化显存利用率BatchsizechoiceYesYesGradie

少喝冰美式·2024-08-30 05:28

机器学习——lightGBM（学习整理）

目录一、认识lightGBM1.简单介绍2.主要特点LightGBM的缺点3.模型训练方式（1）TrainingAPI（2）Scikit-learnAPI二、相关函数参数1.TrainingAPI2.Scikit-learnAPI

CXDNW·2024-08-30 03:40

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

spark应用程序转换_4.Spark特征提取、转换和选择 - 简书

在实际机器学习项目中，我们获取的数据往往是不规范、不一致、有很多缺失数据，甚至不少错误数据，这些数据有时又称为脏数据或噪音，在模型训练前，务必对这些脏数据进行处理，否则，再好的模型，也只能脏数据进，脏数据出

weixin_39956182·2024-08-29 14:10

释放GPU潜能：PyTorch中torch.nn.DataParallel的数据并行实践

PyTorch，作为当前领先的深度学习框架之一，提供了torch.nn.DataParallel这一工具，使得开发者能够利用多个GPU进行数据并行处理，从而显著加速模型训练。

2401_85762266·2024-08-29 05:45

并行处理的魔法：PyTorch中torch.multiprocessing的多进程训练指南

并行处理的魔法：PyTorch中torch.multiprocessing的多进程训练指南在深度学习领域，模型训练往往需要大量的计算资源和时间。

liuxin33445566·2024-08-29 03:59

亦菲喊你来学机器学习（14） --贝叶斯算法

文章目录贝叶斯一、贝叶斯定理二、贝叶斯算法的核心概念三、贝叶斯算法的优点与局限优点：局限：四、构建模型训练模型测试模型总结贝叶斯贝叶斯算法（Bayesianalgorithm）是一种基于贝叶斯定理的机器学习方法

方世恩·2024-08-29 01:45

hong161688·2024-08-29 00:07

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

一个全自动病理处理分析工具——CLAM

安装依赖2.3安装预训练编码器3.数据集准备4.数据处理4.1全自动数据预处理4.2半自动数据预处理step1：设置分割参数step2：执行预分割step3：调整分割参数step4：批量分割5.特征提取6.模型训练

qq_42894217·2024-08-28 02:45

智源研究院举办第一期数据与行业应用Workshop

来自智源研究院、中国信息通信研究院、航天信息技术有限公司、北京市科学技术研究院、北大法宝的专家学者们分享了行业数据集与医疗示范模型训练的探索实践，千万级指令微调数据集构建经验，面向大模型的数据工程以及大模型在财税

智源研究院官方账号·2024-08-27 16:06

回归预测|基于北方苍鹰优化核极限学习机的数据预测Matlab程序NGO-KELM 多特征输入单输出

NGO-KELM多特征输入单输出文章目录一、基本原理1.基本原理核极限学习机（KELM）2.NGO-KELM回归预测流程1.数据预处理2.核极限学习机（KELM）模型构建3.北方苍鹰优化（NGO）4.模型训练与预测

机器不会学习CL·2024-08-27 13:16

基于深度学习的手势识别系统

Python语言实现程序设计；（2）初识深度学习和图像处理技术;（3）了解深度神经网络（DeepNeuralNetworks，简称DNN）相关知识;（4）【难点】了解LeNet-5卷积神经网络模型，并进行模型训练

毕设宇航·2024-08-27 09:53

基于物理信息的深度神经网络模拟混凝土中氯离子的扩散

物理定律被制定为一个损失项，以指导训练过程，并减少模型训练所需的数据。然后将物理约束损失(基于控制方程和边界条件)和训练损失(基于神经网络)融合产

算法如诗·2024-08-27 03:48

大模型19：微调大模型方法

模型训练模型初始化：

bluewelkin·2024-08-27 01:38

防止SSH连接服务器断掉解决方法

使用screen保持远程任务运行：详细指南在远程服务器上工作时，尤其是在运行长时间任务（如模型训练、数据处理等）时，你可能不希望因为SSH连接断开而导致进程被终止。

蜡笔小新不辣·2024-08-26 14:14

PyTorch深度学习模型训练流程的python实现：回归

回归的流程与分类基本一致，只需要把评估指标改动一下就行。回归输出的是损失曲线、R^2曲线、训练集预测值与真实值折线图、测试集预测值散点图与真实值折线图。输出效果如下：注意：预测值与真实值图像处理为按真实值排序，图中呈现的升序与数据集趋势无关。代码如下：fromfunctoolsimportpartialimportnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.prepr

moyao_miao·2024-08-26 11:21

国货之光|暴雨机推出面向大模型训练的AI服务器

GPT-3.5、‌GPT-4等模型的参数规模突破了万亿级别，‌训练数据量达到了TB级别，‌这使得大模型训练成为了一个计算密集型的任务，对算力的需求极高。‌

BAOYUCompany·2024-08-26 10:44

Keras深度学习框架实战（2）：估计模型训练所需的样本量

1、模型训练样本量评估概述1.1样本量评估的意义预估模型需要的样本量对于机器学习项目的成功至关重要，以下是几个主要原因：防止过拟合与欠拟合：过拟合：当模型在训练数据上表现极好，但在未见过的测试数据上表现糟糕时

MUKAMO·2024-08-25 15:52

大模型LLM的Token相关问题：模型不同，token计算不同，gpt对token的计算，我们如何选择token及token评估模型

四、在进行模型训练时，如何评估token大小对模型性能的具体影响？一、gpt系列模

Itfuture03·2024-08-25 07:33

绿盟SecXOps安全智能分析技术白皮书

由于工作流运行的模板的不同，运行过程中可能会产生不同的新资源，如数据处理类型的工作流会产生新的数据集，AI算法类的工作流会产生新的模型，甚至超参调优类型的工作流会产生新的模型训练代码，这些新生成的资源都可以在本模块中进行保存

萍水相逢_d272·2024-08-25 07:20

23 注意力机制—BERT

BERTBERT动机BERT预训练NLP里的迁移学习在计算机视觉中比较流行，将ImageNet或者更大的数据集上预训练好的模型应用到其他任务中，比如小数据的预测、图片分类或者是目标检测使用预训练好的模型（例如word2vec

Unknown To Known·2024-08-25 01:57

备战2024数学建模国赛（模型十四）：马尔科夫模型优秀案例（二）大型百货商场会员画像描述的马尔科夫模型案例

目录1.引言2.马尔科夫模型概述3.数据准备3.1数据收集3.2数据预处理4.马尔科夫模型构建4.1定义状态空间4.2计算状态转移概率4.3模型训练与验证5.结果分析与应用6.结论7.附录：完整代码8.

2024年华数杯数学建模·2024-08-24 08:14

Python实战：爬取小红书评论并进行情感分析

本教程将涵盖从数据采集到模型训练和预测的完整流程。

Mr 睡不醒·2024-08-24 05:49

Python_pytorch(五)模型训练

反向传播LossFunctionimporttorchvisionfromtorchimportnnfromtorch.nnimportFlattenfromtorch.utils.dataimportDataLoaderdataset=torchvision.datasets.CIFAR10("./data",train=False,transform=torchvision.transform

Han Gang·2024-08-23 00:19

python之数据模型训练过程详解

一、模型训练详解当涉及使用Python进行深度学习和神经网络训练时，整个过程可以分为几个关键步骤。这里我会详细解释每个步骤的主要内容和如何实施。1.数据准备在深度学习中，数据准备是非常重要的一步。

m0_68949064·2024-08-23 00:17

AIGC（人工智能生成内容）的底层技术：技术架构、逻辑代码

数据经过清洗、标注、格式转换等预处理步骤，以适合模型训练。模型层：包含深度学习模型的构建、训练和评估。选择合适的模型架构，如Transformer

熊群·2024-08-22 20:55

Spark MLlib模型训练—分类算法Multilayer Perceptron Classifier

SparkMLlib模型训练—分类算法MultilayerPerceptronClassifierMultilayerPerceptronClassifier（多层感知器分类器，简称MLP）是SparkMLlib

猫猫姐·2024-08-22 12:39

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