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原创 | 利用BERT 训练推特上COVID-19数据
模型基于BERT-LARGE (英文,不区分大小写,全字屏蔽)模型。BERT-LARGE主要用于训练英文维基百科(3.5B字)和免费书籍语料库(0.8B字)等大型的原始文本数据集,虽然这些数据集中包含了海量的数据,但是它却没有包含特殊子领域的相关信息,在一些特定的专业领域,已经有了利用transformer模型训练特殊专业领域的预料库的相关案例,如BIOBERT和SCIBERT,这些模型均采用完全相同的无监督训练技术MLM / NSP / SOP,需要消耗巨大的硬件资源。更为常见和通用的方法是首先利用通用的模型训练出权重,在完成专业领域的预训练之后,再将专业领域的预训练结果代替通用领域的预训练结果,输入到下游任务中进行训练。
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2022-12-16
5600
3D图解神经网络
来源:量子位本文约1700字,建议阅读8分钟做计算机视觉,离不开CNN。 可是,卷积、池化、Softmax……究竟长啥样,是怎样相互连接在一起的? 对着代码凭空想象,多少让人有点头皮微凉。于是,有人干脆用Unity给它完整3D可视化了出来。 还不光是有个架子,训练过程也都呈现得明明白白。比如随着epoch(迭代次数)的变化,训练过程中各层出现的实时变化。 为了能更清楚地展示网络细节,用户还可以在其中自由地折叠、扩展每个层。 比如将特征图在线性布局和网格布局之间转换。 折叠卷积层的特征图输出。 对全
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2022-10-09
6720
神经网络可视化有3D版本了,美到沦陷!(已开源)
本文经AI新媒体量子位(公众号 ID: QbitAI)授权转载,转载请联系出处 本文约1700字,建议阅读9分钟 本文介绍了关于神经网络可视化的3D版本。 做计算机视觉,离不开CNN。 可是,卷积、池化、Softmax……究竟长啥样,是怎样相互连接在一起的? 对着代码凭空想象,多少让人有点头皮微凉。于是,有人干脆用Unity给它完整3D可视化了出来。 还不光是有个架子,训练过程也都呈现得明明白白。 比如随着epoch(迭代次数)的变化,训练过程中各层出现的实时变化。 为了能更清楚地展示网络细节,用户
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2022-09-20
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【干货书】深度强化学习Python实战:算法的简洁实现,简化数学,以及TensorFlow和PyTorch的使用
来源:专知本文为书籍推荐,建议阅读5分钟读完这本书,读者将对现代强化学习及其应用有一个全面、直观的了解。 本书介绍使用Python, PyTorch和TensorFlow来进行深度强化学习实战 https://www.barnesandnoble.com/w/practical-deep-reinforcement-learning-with-python-ivan-gridin/1141794632 关键特性 ●接触著名的RL技术,包括蒙特卡洛、深度Q -学习、策略梯度和角色关键。 使用TensorFl
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2022-08-29
4510
【2022新书】应用深度学习:工具、技术与实现
来源:专知本文为书籍推荐,建议阅读5分钟本书将为您提供必要的工具,以快速跟踪端到端人工智能解决方案的发展。 这本书集中在使用企业框架和技术的人工智能的应用方面。本书在本质上是应用的,将使读者具备交付企业ML技术所需的技能和理解。它将对人工智能和数据科学等学科的本科生和研究生,以及从事数据分析和机器学习任务的工业从业者有价值。这本书涵盖了该领域的所有关键概念方面,并为所有感兴趣的方面提供了一个基础来开发他们自己的人工智能应用程序。 https://link.springer.com/book/10.1007
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2022-08-29
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独家 | 一文揭开领英机器学习基础设施的面纱-领英机器学习架构和技术概览
作者:Jesus Rodriguez 翻译:王闯(Chuck)校对:欧阳锦本文约1700字,建议阅读5分钟本文介绍了全球知名职业社交平台领英(LinkedIn)背后的大规模机器学习基础设施,从中我们得以一窥硅谷互联网大厂的机器学习架构和工程技术实践前沿。 标签:机器学习、架构、TensorFlow、领英、LinkedIn 图片来源: https://solutionsreview.com/business-intelligence/machine-learning-linkedin-groups/ 构建大
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2022-05-20
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TensorFlow和Pytorch中的音频增强
来源:Deephub Imba本文约2100字,建议阅读9分钟本文将介绍如何将增强应用到 TensorFlow 中的数据集的两种方法。 对于图像相关的任务,对图像进行旋转、模糊或调整大小是常见的数据增强的方法。因为图像的自身属性与其他数据类型数据增强相比,图像的数据增强是非常直观的,我们只需要查看图像就可以看到特定图像是如何转换的,并且使用肉眼就能对效果有一个初步的评判结果。尽管增强在图像域中很常见,但在其他的领域中也是可以进行数据增强的操作的,本篇文章将介绍音频方向的数据增强方法。 在这篇文章中,将介绍
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2022-04-11
1K0
原创 | 深度学习框架比较,我该选择哪一个?
近年来,深度学习在很多机器学习领域都有着非常出色的表现,在图像识别、语音识别、自然语言处理、机器人、网络广告投放、医学自动诊断和金融等领域有着广泛应用。面对繁多的应用场景,深度学习框架有助于建模者节省大量而繁琐的外围工作,更聚焦业务场景和模型设计本身。
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2020-09-14
1.5K0
独家 | 如何为计算机视觉和深度学习安置英伟达?
本文教你如何使用 Tensor Flow,Keras,Tensor RT,以及OpenCV来为计算机视觉和深度学习安置你的英伟达Jetson Nano。
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2020-06-04
1.4K0
原创 | 吐血推荐,B站最强学习资源汇总(数据科学,机器学习,python)
经过这几个月的居家隔离,想必大多数同学都开始习惯通过线上的方式开展学习了,在线教育领域也因此迎来了一波爆发,竞争异常激烈,既有知名平台如MOOC、学堂在线、网易云课堂等,也有不少初创新星。但要说最受年轻人欢迎的学习资源网站,应该非B站莫属。该平台资源之丰富不用多说,并且全程无广告,很多网友都表示自己通过B站学会了很多技能,比如Python、数据库、Photoshop、英语考级、日语考级等。总之,一个B站就足够解决绝大多数问题。下面,我们整理一波B站上关于数据科学、人工智能领域的学习资料和值得关注的up主,欢迎大家收藏转发哦~
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2020-04-16
2.1K0
独家 | 拓扑机器学习的神圣三件套:Gudhi,Scikit-Learn和Tensorflow(附链接&代码)
本文简要介绍了机器学习中拓扑数据分析的力量并展示如何配合三个Python库:Gudhi,Scikit-Learn和Tensorflow进行实践。
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2020-03-26
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入门大爆炸式发展的深度学习,你先要了解这4个最流行框架
[ 导读 ]对深度学习做出巨大贡献的Yoshua Bengio,他与Yann Lecun和Geofrey Hinton等人在今年3月获得了图灵奖。近几年,深度学习技术的大爆炸式发展,除了理论方面的突破外,还有基础架构的突破,这些都奠定了深度学习繁荣发展的基础。
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2020-02-20
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Google的预训练模型又霸榜了,这次叫做T5(附榜单)
T5 serves primarily as code for reproducing the experiments in Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer. The bulk of the code in this repository is used for loading, preprocessing, mixing, and evaluating datasets. It also provides a way to fine-tune the pre-trained models released alongside the publication.
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2019-11-01
1.1K0
独家 | 在浏览器中使用TensorFlow.js和Python构建机器学习模型(附代码)
本文首先介绍了TensorFlow.js的重要性及其组件,并介绍使用其在浏览器中构建机器学习模型的方法。然后,构建使用计算机的网络摄像头检测身体姿势的应用程序。
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2019-07-15
1.6K0
独家 | 菜鸟级机器学习入门(附代码实例)
本文中,数据科学创业公司Yhat的前联合创始人,现任Waldo的联合创始人兼首席技术官Greg Lamp将会为我们这些机器学习菜鸟分享他对机器学习的看法。
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2019-07-08
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独家 | ​数据科学家必知的五大深度学习框架!(附插图)
从出道起,我就一直是一名程序员。我喜欢从头开始编写代码,这有助于我清楚地理解主题(或技巧)。当我们刚开始学习数据科学时,这种方法尤为有用。
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2019-05-09
6180
独家|盘点5个TensorFlow和机器学习课程,程序员福利(附资源)
本文为你介绍5个有关TensorFlow的机器学习课程,来帮助你进一步了解数据科学和人工智能。
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2018-10-25
7010
TensorFlow教程:快速入门深度学习五步法(附Keras实例)
作为一个程序员,我们可以像学习编程一样学习深度学习模型开发。我们以 Keras 为例来说明。我们可以用 5 步 + 4 种基本元素 + 9 种基本层结构,这 5-4-9 模型来总结。
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2018-07-30
1.3K0
手把手教你由TensorFlow上手PyTorch(附代码)
来源:机器之心 作者:Illarion Khlestov 本文为你解读PyTorch 的易用性。 当我第一次尝试学习 PyTorch 时,没几天就放弃了。和 TensorFlow 相比,我很难弄清
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2018-03-22
2K0
手把手教你用seq2seq模型创建数据产品(附代码)
原文标题:How To Create Data Products That Are Magical Using Sequence-to-Sequence Models 作者:Hamel Husain
数据派THU
2018-03-22
1.5K0
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