word2vec模型训练

机器学习实验2——线性回归求解加州房价问题

文章目录实验内容数据预处理代码缺失值处理特征探索相关性分析文本数据标签编码数值型数据标准化划分数据集线性回归闭合形式参数求解原理梯度下降参数求解原理代码运行结果总结实验内容基于CaliforniaHousingPrices数据集，完成关于房价预测的线性回归模型训练
在半岛铁盒里·2024-01-24 16:26

datawhale 大模型学习 第五章-模型训练

一、目标函数今天要讨论的是以下三种模型结构：Decoder-only模型：例如，GPT-3，单向上下文嵌入，在生成文本时一次生成一个tokenEncoder-only模型:例如，BERT,利用双向上下文注意力生成embedingEncoder-decoder模型：例如，T5,利用双向上下文编码，利用单向上下文生成文本最终结果就是将token序列映射为一个Embedding向量其中：L:代表文本长度
fan_fan_feng·2024-01-24 16:20

大模型理论基础初步学习笔记——第六章 模型训练篇

大模型理论基础初步学习笔记——第六章模型训练篇第6章模型训练6.1目标函数6.1.1Decoder-only模型注释6.1.1.1最大似然注释6.1.1.2最似然估计知识点6.1.2Encoder-only
panda_dbdx·2024-01-24 16:19

GLM国产大模型训练加速

在深度学习领域，大模型训练已成为推动人工智能进步的关键驱动力。然而，随着模型规模的增大，训练和推理的成本也随之增长。
百度_开发者中心·2024-01-24 16:43

【Pytorch】神经网络分类手写数字识别

【Pytorch】神经网络分类手写数字识别Mnist数据集介绍一、下载数据集二、数据集预处理四、模型训练五、模型保存和加载六、测试模型效果Mnist数据集介绍该数据集由50000张训练图片和10000张测试图片组成
Teacher.Hu·2024-01-24 10:17

LSTM的多变量时间序列预测（北京PM2.5预测）

参考博客文章目录LSTM简介数据集简介数据预处理多元LSTM预测模型数据准备：定义和拟合模型评估模型训练多个滞后时间步LSTM简介LSTM（LongShort-TermMemory）是一种特殊类型的循环神经网络
heibut不相信眼泪·2024-01-24 08:31

深度学习技巧应用33-零门槛实现模型在多个GPU的分布式流水线训练的应用技巧

的分布式流水线训练的应用技巧，本文将帮助大家零门槛的实现模型在多个GPU的并行训练，如果你手头上没有GPU资源，根据本文的介绍也可实现模型的并行，让大家了解模型的并行是怎么实现的，揭开模型分布式训练的神秘面纱，提升自己的模型训练水平
微学AI·2024-01-24 08:56

利用Python实现中文文本关键词抽取的三种方法

目前，用于文本关键词提取的主要方法有四种：基于TF-IDF的关键词抽取、基于TextRank的关键词抽取、基于Word2Vec词聚类的关键词抽取，以及多种算法相融合的关键词抽取。
南七澄江·2024-01-24 06:08

机器学习实验4——CNN卷积神经网络分类Minst数据集

文章目录实验内容原理CNN实现分类Minst代码数据预处理：设置基本参数：实验内容基于手写minst数据集，完成关于卷积网络CNN的模型训练、测试与评估。
在半岛铁盒里·2024-01-24 01:01

机器学习实验3——支持向量机分类鸢尾花

文章目录实验内容数据预处理代码认识数据相关性分析径向可视化各个特征之间的关系图支持向量机SVM求解直觉理解：数学推导代码运行结果总结实验内容基于鸢尾花数据集，完成关于支持向量机的分类模型训练、测试与评估
在半岛铁盒里·2024-01-24 01:00

AI新工具(20240122)Whisper Speech-开源文本转语音系统；Stable LM 2 1.6B-1.6亿参数稳定语言模型；OpenRouter-开源路由器,连接各种AI模型

WhisperSpeech采用了Collabora的资助进行代码开发和模型训练，LAION提供了社
go2coding·2024-01-23 23:40

每天五分钟计算机视觉：掌握迁移学习使用技巧

本文重点随着深度学习的发展，迁移学习已成为一种流行的机器学习方法，它能够将预训练模型应用于各种任务，从而实现快速模型训练和优化。然而，要想充分利用迁移学习的优势，我们需要掌握一些关键技巧。
幻风_huanfeng·2024-01-23 07:24

NLP深入学习（七）：词向量

文章目录0.引言1.什么是词向量2.Word2Vec2.1介绍2.2例子3.参考0.引言前情提要：《NLP深入学习（一）：jieba工具包介绍》《NLP深入学习（二）：nltk工具包介绍》《NLP深入学习
Smaller、FL·2024-01-23 07:46

AI大模型开发架构设计（4）——人人需要掌握的大模型微调

2LoRA原理浅析代码准备生成新模型训练模型数据集dataset看看输出人人需要掌握的大模型微调1大模型Fine-tuning（微调）需要具备三个方面的能力PromptEngineer（提示词工程）LangChai
讲文明的喜羊羊拒绝pua·2024-01-23 04:59

掌握大模型这些优化技术，优雅地进行大模型的训练和推理！

ChatGPT于2022年12月初发布，震惊轰动了全世界，发布后的这段时间里，一系列国内外的大模型训练开源项目接踵而至，例如Alpaca、BOOLM、LLaMA、ChatGLM、DeepSpeedChat
机器学习社区·2024-01-23 01:02

大模型的高效训练和部署技术卷出新高度

01大模型训练的挑战1.大模型发展现状及问题上图中展示了大模型的发展历程，其中纵坐标是AI模型的参数量。在过去几年间，AI大模型的参数量飞速增长，大约每18个月时间就会增长40倍。
AI知识图谱大本营·2024-01-22 22:20

十分钟带你复现YOLOv8

目录复现环境参考来源前期准备配置环境复现功能模型训练更多内容YOLO是JosephRedmon等人于2015年提出的基于单个神经网络的目标检测算法。
Hello阿尔法·2024-01-22 21:02

机器学习大作业——基于DEAP数据集的脑电信号识别（DNN+CNN）

目录一、实验目的二、实验原理介绍2.1数据集描述2.2深度神经网络2.2.1关于DNN2.2.2网络模型代码实现2.3卷积神经网络2.3.1关于CNN2.3.2网络模型代码实现三、模型训练与测试3.1数据预处理
长安er·2024-01-22 20:22

大模型训练折戟之路

看了很多大模型平台，基本上这些平台都开源了模型建立过程，训练和微调数据等整个过程和脚本在github上描述的也比较详细，很多AI人员也分享了很多模型训练过程。
manok·2024-01-22 11:59

用ResNet18+相移编码搭建一个简单的图像旋转方向识别模型

目录前言环境准备数据集标注数据增强角度编码加载数据集搭建模型训练验证效果参考前言因为工作场景需要，要对图像中的某一行文字，以及这行文字中的上一行文字进行识别。
NPC里的玩家·2024-01-22 09:35

Yolov8不废话！参考手册！

classifypredictyolov8n-cls.yamlargs...segmentvalyolov8n-seg.yamlargs...exportyolov8n.ptformat=onnxargs...使用UltralyticsYOLO进行模型训练
Dyyyyyxxxx·2024-01-22 08:07

imgaug库图像增强指南（34）：揭秘【iaa.Clouds】——打造梦幻般的云朵效果

引言在深度学习和计算机视觉的世界里，数据是模型训练的基石，其质量与数量直接影响着模型的性能。然而，获取大量高质量的标注数据往往需要耗费大量的时间和资源。
高斯小哥·2024-01-22 07:49

阿里云 ACK 云原生 AI 套件中的分布式弹性训练实践

在数据量日益庞大、模型体量不断增加的今天，企业对分布式算力和模型训练效率的需求成为了首要的任务。
阿里云云原生·2024-01-22 07:44

基于BERT对中文邮件内容分类

用BERT做中文邮件内容分类项目背景与意义项目思路数据集介绍环境配置数据加载与预处理自定义数据集模型训练加载BERT预训练模型开始训练预测效果项目背景与意义本文是《用BERT做中文邮件内容分类》系列的第二篇
OverlordDuke·2024-01-22 06:04

HNU-数据挖掘-实验4-链接预测

链接预测计科210X甘晴void202108010XXX文章目录数据挖掘课程实验实验4链接预测实验背景实验要求数据集解析实验建模实验探索过程失败的探索——DGL库DGL库简介读取基因并构建图构建GNN模型训练模型输出结果与可视化模型评估
甘晴void·2024-01-22 06:32

imgaug库图像增强指南（32）：塑造【雪景】效果的视觉魔法

引言在深度学习和计算机视觉的世界里，数据是模型训练的基石，其质量与数量直接影响着模型的性能。然而，获取大量高质量的标注数据往往需要耗费大量的时间和资源。
高斯小哥·2024-01-22 03:32

YOLOv8改进 | Conv篇 | 在线重参数化卷积OREPA助力二次创新（提高推理速度 + FPS）

OREPA是通过在线卷积重参数化（OnlineConvolutionalRe-parameterization）来减少深度学习模型训练的成本和复杂性。
Snu77·2024-01-21 21:59

关于最近的NLP模型Bert、Elmo、GPT（下--2）

这样的任务可以用在文本分类，语义分析等多种场景，比transformer，elmo，word2vector的效果要好。利用be
吴祺育的笔记·2024-01-21 09:35

信号处理专题设计-基于边缘检测的数字图像分类识别

目录一、实验目的二、实验要求三、实验原理1.卷积神经网络（CNN）模型2.边缘检测3.形态学操作4.鲁棒性四、实验过程1.数据预处理2.网络的构建3.模型的训练4.边缘检测和形态学操作相关代码5.模型训练结果
长安er·2024-01-21 09:11

pytorch（二）梯度下降算法

文章目录优化问题梯度下降随机梯度下降在线性模型训练的时候，一开始并不知道w的最优值是什么，可以使用一个随机值来作为w的初始值，使用一定的算法来对w进行更新优化问题寻找使得目标函数最优的权重组合的问题就是优化问题梯度下降通俗的讲
@@老胡·2024-01-21 08:02

深度学习(3)--递归神经网络(RNN)和词向量模型Word2Vec

一.递归神经网络基础概念递归神经网络(RecursiveNeuralNetwork,RNN)可以解决有时间序列的问题，处理诸如树、图这样的递归结构。CNN主要应用在计算机视觉CV中，RNN主要应用在自然语言处理NLP中。1.h0，h1.....ht对应的是不同输入得到的中间结果。2.处理自然语言IamGodFishhhorAFish：则对应的输入为X0--I，X1--am，X2--GodFishh
GodFishhh·2024-01-21 07:46

（3）【Python数据分析进阶】Machine-Learning模型与算法应用-线性回归与逻辑回归

目录一、LinearRegression线性回归应用应用案例（一）——自定义数据（Customdata）1、下载安装sklearn库2、导入库函数3、加载数据集4、创建线性回归对象5、模型训练6、预测结果
代码骑士·2024-01-21 07:05

chatgpt和文心一言哪个更好用？更智能？

智能回复：CHATGPT：由于是基于OpenAI的大模型训练而成，CHATGPT具备强大的智能回复能力。它可以理解上下文、推理和表达观点，能够提供准确和有逻辑的回答。
chatGPTai·2024-01-21 06:39

篇一：从昇思MindSpore看未来AI技术的发展

但与此同时，大模型训练和部署的难度也在不断提升，这需要我们不断地探索
GT开发算法工程师·2024-01-20 22:33

RuntimeError: result type Float can’t be cast to the desired output type long int

yolov5模型训练时候报错。
SYC_MORE·2024-01-20 12:34

【机器学习】TensorFlowLite安装和模型训练

运行环境Linux，部分库不支持Apple芯片做AI这部分的开发，还是强烈建议装个Linux双系统或虚拟机这些比折腾Windows和Mac上的移植环境要轻松得多安装依赖sudoaptinstalllibportaudio2=19.6.0-1.2pip3installtf-models-official==2.3.0pip3installtensorflow-hub==0.12pip3install
命运之手·2024-01-20 12:41

大模型学习笔记06——模型训练

大模型学习笔记06——模型训练1、目标函数三类语言模型的目标函数：decoder-only（GPT-3）：计算单向上下文embedding，一次生成一个tokenencoder-only（BERT）：计算双向上下文
等风来随风飘·2024-01-20 11:34

LSTM 模型“实现”整数相加运算

数据准备为了满足模型训练的需要，应该准备50000条样本，每个样本包含query字符串和ans字符串，如下所示：query：52+758ans:810我们这里限定了加法运算的两个整数都是1-999的任意一个整数
王大丫丫·2024-01-20 11:56

Big Model Basics1-2

thetriptobigmodels13年word2vec、14年rnn、15年attentionmechanism、17年transformer、18年elmo、bert不断增加他的参数，数据，显著提升各种任务的性能
ringthebell·2024-01-20 09:06

（9-3）基于深度强化学习的量化交易策略（OpenAI Baselines +FinRL+DRL+PyPortfolioOpt）：数据预处理

1.1.6数据预处理数据预处理是训练高质量机器学习模型的关键步骤，在这一步需要检查缺失数据并进行特征工程，以将数据转换为适合模型训练的状态。
码农三叔·2024-01-20 09:21

【tips-AI】提高模型训练的Pytorch技巧

lr影响收敛，即模型训练不恰当(过拟合/欠拟合)，准确率P和召回率R有所下降，影响模型的输出，即模型泛化性能差。 
斜月三星0727·2024-01-20 07:20

word2vec数学推导过程

WelcomeToMyBlogword2vec包含两种框架，一种是CBOW(ContinuousBag-of-WordsModel)，另一种是Skip-gram(ContinuousSkip-gramModel
LittleSasuke·2024-01-20 06:27

数据预处理中的插值操作

用于深度学习模型的训练数据有时会遇到分辨率不统一的情况，不利于模型训练出最优的结果。
chunleiml·2024-01-20 05:30

报错：ERROR: Command errored out with exit status 1: python setup.py egg_info Check the logs for ful...

重新读完整报错信息，发现写的很清楚，是这个原因，pip3installCython后再安装word2vec，就成功了ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'Cython'12
在努力的Jie·2024-01-20 04:07

基于深度学习的复杂背景下目标检测研究—论文解读

1.创新点  论文主要针对模型训练中出现的正负样本不均衡问题，根据困难样本挖掘原理，在原有的损失函数中引入调制因子，将背景部分视为简单样本，减小背景损失在置信损失中的占比，使得模型收敛更快速，模型训练更充分
寂静之地·2024-01-20 03:28

在论文中总能看到，训练损失曲线图，验证损失曲线图，为什么很少看到测试损失曲线图呢？

1.很少看到测试损失曲线图的几个原因:测试集数据在模型训练过程中不被使用,它仅用于最后评估已训练模型的性能。因此测试损失对模型训练没有直接影响,也无法反馈训练过程信息。显示测试损失会产生过拟合现象。
小桥流水---人工智能·2024-01-19 19:27

自然语言处理大数据：spark ML Word2Vec详解

简介Word2Vec是一种著名的词嵌入（WordEmbedding）方法，它可以计算每个单词在其给定语料库环境下的分布式词向量（DistributedRepresentation，亦直接被称为词向量）。
nnnancyyy·2024-01-19 17:23

【昇思技术公开课笔记-大模型】Bert理论知识

NLP中的预训练模型语言模型演变经历的几个阶段word2vec/Glove将离散的文本数据转换为固定长度的静态词向量，后根据下游任务训练不同的语言模型ELMo预训练模型将文本数据结合上下文信息，转换为动态词向量
JeffDingAI·2024-01-19 16:21

年龄性别预测2：Pytorch实现年龄性别预测和识别(含训练代码和数据)

实现年龄性别预测和识别(含训练代码和数据)目录年龄性别预测2：Pytorch实现年龄性别预测和识别(含训练代码和数据)1.年龄性别预测和识别方法2.年龄性别预测和识别数据集3.人脸检测模型4.年龄性别预测和识别模型训练
AI吃大瓜·2024-01-19 12:15

全流程机器视觉工程开发（一）环境准备，paddledetection和labelme

大概理解了机器视觉的原理，然后大概了解了一下，我发现现在的库其实已经很发展了，完全不需要用到非常多的理论，只需要知道开发过程就可以了，甚至paddlex已经直接有了傻瓜式模型训练的软件，所以我现在准备来做一个全流程机器视觉工程开发
Leventure_轩先生·2024-01-19 11:51
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