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Pytorch实践

深度学习框架Pytorch实践

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Tensorflow常见模型及工程化方法

Tensorflow在深度学习模型研究中起到了很大的促进作用，灵活的框架免去了研究人员、开发者大量的自动求导代码工作。本文总结一下常用的模型代码和工程化需要的代码。有需求的同学收藏一下，以便日后查阅。

2018-12-11

1.1K0

Tensorflow实现部分参数梯度更新

在深度学习中，迁移学习经常被使用，在大数据集上预训练的模型迁移到特定的任务，往往需要保持模型参数不变，而微调与任务相关的模型层。本文主要介绍，使用tensorflow部分更新模型参数的方法。

2018-12-04

2.8K0

Tensorflow常见模型及工程化方法

Tensorflow在深度学习模型研究中起到了很大的促进作用，灵活的框架免去了研究人员、开发者大量的自动求导代码工作。本文总结一下常用的模型代码和工程化需要的代码。有需求的同学收藏一下，以便日后查阅。

2018-12-01

1.2K0

分类问题样本不均衡常见的解决方法

分类时，由于训练集合中各样本数量不均衡，导致模型训偏在测试集合上的泛化性不好。解决样本不均衡的方法主要包括两类：（1）数据层面，修改各类别的分布；（2）分类器层面，修改训练算法或目标函数进行改进。还有方法是将上述两类进行融合。

2018-10-23

4.2K0

Pointer Network

Pointer Network是seq2seq模型的一种变型。seq2seq模型是一种编码-解码框架的端到端生成模型，已经在机器翻译、对话生成、语法改错等领域有了成功的进展。本文不再赘述。此处主要介绍Pointer Network的基本原理和作用。

2018-10-23

2.2K0

nlp文本常见预处理方法

1. 去除标点 2. 圆角转半角 3. 判断是否为unicode的中文 4. 判断是否为英文unicode编码 5. 判断是否为数字的unicode编码 6. 判断是否为常用标点

2018-10-23

1.2K0

AI，又一领域超过人类水平

语法改错是一个大家比较陌生的领域，大致可以认为对英文进行语法改错。给定一句带有语法错误的话，AI对其进行修正得到正确的语法表示。最近微软亚洲研究院给出论文称当前Deep Learning模型已经超过人类水平。具体论文参考（论文地址：https://arxiv.org/abs/1807.01270）

2018-08-15

6260

Beam Search并不是很陌生的算法，它和深度优先算法、广度优先算法一样都曾被使用于树结构的搜索。本文重提Beam Search主要是因为在智能对话生成式模型中，Beam Search被应用在解码过程。而对话系统的生成式模型，本公众号也曾经进行过介绍。本文主要解决如下三个问题： Q1：在生成式对话系统中，为什么会使用Beam Search算法？ Q2： Beam Search的具体原理是什么？ Q3：对话系统中，为生成更好的回复，对Beam Search可以做什么改进？对于Q1，首先就要回顾一下

2018-06-07

1.6K0

Pytorch实现CNN时间序列预测

本公众号曾经推出过PyTorch实现的LSTM时间序列预测，并开源了其源码。细心的童鞋可能发现了，我之前使用的LSTM是生成式模型，而不是使用判别式进行预测。换言之，就是将序列本身作为输入，下一时刻作

2018-03-26

4.7K0

Pytorch实现LSTM时间序列预测

摘要：本文主要基于Pytorch深度学习框架，实现LSTM神经网络模型，用于时间序列的预测。开发环境说明： Python 35 Pytorch 0.2 CPU/GPU均可 01 — LSTM简介人类在进行学习时，往往不总是零开始，学习物理你会有数学基础、学习英语你会有中文基础等等。于是对于机器而言，神经网络的学习亦可不再从零开始，于是出现了Transfer Learning，就是把一个领域已训练好的网络用于初始化另一个领域的任务，例如会下棋的神经网络可以用于打德州扑克。我们这讲的是另

2018-03-26

8.1K0

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