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查询Tags标签： 模型，共有 1325条记录-
预训练模型时代：告别finetune, 拥抱adapter
©NLP论文解读 原创•作者 |FLIPPED研究背景随着计算算力的不断增加，以transformer为主要架构的预训练模型进入了百花齐放的时代。BERT、RoBERTa等模型的提出为NLP相关问题的解决提供了极大的便利，但也引发了一些新的问题。首先这些经过海量数据训练的模型相比于一般…
2021/12/29 23:38:00 人评论 次浏览 -
预训练模型时代：告别finetune, 拥抱adapter
©NLP论文解读 原创•作者 |FLIPPED研究背景随着计算算力的不断增加，以transformer为主要架构的预训练模型进入了百花齐放的时代。BERT、RoBERTa等模型的提出为NLP相关问题的解决提供了极大的便利，但也引发了一些新的问题。首先这些经过海量数据训练的模型相比于一般…
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推荐系统（5）——推荐算法2（POLY2-FM-FFM-GBDT）
文章目录 1 CTR简介2 逻辑回归——融合多种特征的推荐模型2.1 基于逻辑回归的推荐流程2.2 LR的数学形式2.3 逻辑回归在推荐上的优劣分析1 优势2 局限3 从FM到FFM——特征自动交叉的解决方案3.1为什么需要特征交叉？——辛普森悖论3.2 POLY2模型——特征交叉的开始3.2 什么…
2021/12/29 22:10:15 人评论 次浏览 -
推荐系统（5）——推荐算法2（POLY2-FM-FFM-GBDT）
文章目录 1 CTR简介2 逻辑回归——融合多种特征的推荐模型2.1 基于逻辑回归的推荐流程2.2 LR的数学形式2.3 逻辑回归在推荐上的优劣分析1 优势2 局限3 从FM到FFM——特征自动交叉的解决方案3.1为什么需要特征交叉？——辛普森悖论3.2 POLY2模型——特征交叉的开始3.2 什么…
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Tensorflow for Java + Spark-Scala分布式机器学习计算框架的应用实践
import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense,Dropout,Convolution2D,MaxPooling2D,Flatten from tensorflow.keras.optimizers import Adam def train_model(): 载入训练集和测试集数据，进行独热…
2021/12/29 17:09:12 人评论 次浏览 -
Tensorflow for Java + Spark-Scala分布式机器学习计算框架的应用实践
import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense,Dropout,Convolution2D,MaxPooling2D,Flatten from tensorflow.keras.optimizers import Adam def train_model(): 载入训练集和测试集数据，进行独热…
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【CPU】进程管理之五状态模型
本文为第三篇，进程管理之五状态模型，进程在操作系统里边是有多个状态的，本文就是了解进程在操作系统中的多个状态 1、进程的五个状态创建状态 就绪状态 阻塞状态 执行状态 终止状态2、进程处于这五种状态时在做什么 (1)就绪状态当进程被分配到除CPU以外的所有必要资源后…
2021/12/29 7:07:11 人评论 次浏览 -
【CPU】进程管理之五状态模型
本文为第三篇，进程管理之五状态模型，进程在操作系统里边是有多个状态的，本文就是了解进程在操作系统中的多个状态 1、进程的五个状态创建状态 就绪状态 阻塞状态 执行状态 终止状态2、进程处于这五种状态时在做什么 (1)就绪状态当进程被分配到除CPU以外的所有必要资源后…
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论文解读：知识增强的预训练模型简介
©NLP论文解读 原创•作者 | 杨健专栏系列概览该专栏主要介绍自然语言处理领域目前比较前沿的领域—知识增强的预训练语言模型。通过解读该主题具备代表性的论文以及对应的代码，为大家揭示当前最新的发展状况。为了能够和大家更好的分享自己的收获，笔者将遵循下面几…
2021/12/28 23:42:26 人评论 次浏览 -
论文解读：知识增强的预训练模型简介
©NLP论文解读 原创•作者 | 杨健专栏系列概览该专栏主要介绍自然语言处理领域目前比较前沿的领域—知识增强的预训练语言模型。通过解读该主题具备代表性的论文以及对应的代码，为大家揭示当前最新的发展状况。为了能够和大家更好的分享自己的收获，笔者将遵循下面几…
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机器学习概论总结
问答题： 1、机器学习根据任务类型，可以划分为哪些？ 根据处理的数据是否具有标签信息，我们可以将机器学习分为监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等几种类型。 机器学习的种类及其主要任务_贾路飞的博客-CSDN博客_机器学习任务 2、机器学习根据算法类型，可以…
2021/12/28 23:11:39 人评论 次浏览 -
机器学习概论总结
问答题： 1、机器学习根据任务类型，可以划分为哪些？ 根据处理的数据是否具有标签信息，我们可以将机器学习分为监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等几种类型。 机器学习的种类及其主要任务_贾路飞的博客-CSDN博客_机器学习任务 2、机器学习根据算法类型，可以…
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行盒的盒模型
行盒的盒模型 常见的行盒: 包含具体内容的元素 span、strong、em、i、img、video、audio 显著特点 盒子沿着内容延伸行盒不能设置宽高 调整行盒的宽高，应该使用字体大小、行高、字体类型，间接调整宽高。 内边距 (填充区) 水平方向有效，不会实际占据空间。 (垂直方向仅会…
2021/12/28 23:09:06 人评论 次浏览 -
行盒的盒模型
行盒的盒模型 常见的行盒: 包含具体内容的元素 span、strong、em、i、img、video、audio 显著特点 盒子沿着内容延伸行盒不能设置宽高 调整行盒的宽高，应该使用字体大小、行高、字体类型，间接调整宽高。 内边距 (填充区) 水平方向有效，不会实际占据空间。 (垂直方向仅会…
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模型预测控制算法（MPC算法）底层逻辑
MPC算法的基本原理： MPC 的基本原理可以分为三个步骤：预测模型、滚动优化、反馈校正 （1）预测模型 ：根据历史信息 X(k)、当前输入 u(k) 来预测未来输出Y(k+1)~Y(k+Np) （2）滚动优化 ：局部优化+在线滚动 局部优化：不是采用一个不变的全局优化目标，而是采用滚动式的…
2021/12/28 12:07:17 人评论 次浏览
