本文将详细讲解如何使用Python实现自监督学习与对抗性训练，包括概念介绍、代码实现和示例应用。目录自监督学习简介自监督学习实现对抗性训练简介对抗性训练实现示例应用：图像分类总结1....1.2 自监督学习的优点减少对人工标注数据的依赖能够利用大量未标注的数据提升模型在下游任务中的表现2. 自监督学习实现2.1 导入必要的库首先，导入必要的Python库。...optimizer=optimizers.Adam(), loss=losses.SparseCategoricalCrossentropy(), metrics=['accuracy'])2.5 训练模型使用自监督任务训练模型...3.2 对抗性训练的优点提升模型的鲁棒性增强模型的泛化能力抵抗对抗攻击4. 对抗性训练实现4.1 定义对抗样本生成函数使用FGSM（Fast Gradient Sign Method）生成对抗样本。...总结本文详细介绍了如何使用Python实现自监督学习和对抗性训练。
谷歌积极地使用自己的框架来实现Gmail和谷歌Translate这样的大型服务。TensorFlow被Uber、Airbnb、小米、Dropbox等品牌所使用。...广泛的监督和无监督学习算法。 Scikit-learn专门研究机器学习算法。库的任务不包括加载、处理、数据操作和可视化。 大型社区和详细的文档。 3....用解释语言(Python)实现的数学算法通常比用编译语言实现的算法要慢得多。NumPy库提供了针对多维数组进行优化的计算算法实现。 4....Keras 如果您需要快速且容易地组装一个深度学习模型，Keras是一个完美的选择。P是TensorFlow和Theano框架上的一个附加组件。...Eli5 Eli5是一个Python库，用于使用统一的API可视化和调试机器学习模型。
一文总结数据科学家常用的Python库（上） 用于建模的Python库 我们已经到达了本文最受期待的部分 - 构建模型！这就是我们大多数人首先进入数据科学领域的原因，不是吗？...它通过使用高级Keras API用于构建和训练模型，这使得TensorFlow入门和机器学习变得容易。 浏览此链接以查看安装过程：https://www.tensorflow.org/install。...它涵盖了广泛的音频分析任务，例如： 对未知声音进行分类 检测音频事件并排除长时间录音中的静音时段 执行有监督和无监督的分割 提取音频缩略图等等 您可以使用以下代码安装它： pip install pyAudioAnalysis...你根本无法摆脱角色的这个方面。构建模型很棒但是如果不首先检索数据，你会怎么做？ 我选择了两个与SQL相关的Python库，你可能会发现它们很有用。...Psycopg的核心是完全实现Python DB API 2.0规范。
CLUE 数据集和 5 个零样本 FewCLUE 数据集上明显优于 ERNIE TITAN 3.0 260B 和 YUAN 1.0-245B； 快速推理：首个实现 INT4 量化的千亿模型，支持用一台...4 卡 3090 或 8 卡 2080Ti 服务器进行快速且基本无损推理； 可复现性：所有结果（超过 30 个任务）均可通过我们的开源代码和模型参数复现； 跨平台：支持在国产的海光 DCU、华为昇腾...如今， 参考 ChatGPT 的设计思路，ChatGLM 在千亿基座模型 GLM-130B 中注入了代码预训练，通过有监督微调（Supervised Fine-Tuning）等技术实现人类意图对齐。...优化的模型架构和大小：吸取 GLM-130B 训练经验，修正了二维 RoPE 位置编码实现，使用传统 FFN 结构。...人类意图对齐训练：使用了监督微调（Supervised Fine-Tuning）、反馈自助（Feedback Bootstrap）、人类反馈强化学习（Reinforcement Learning from
ChatGLM 参考了 ChatGPT 的设计思路，在千亿基座模型 GLM-130B 中注入了代码预训练，通过有监督微调（Supervised Fine-Tuning）等技术实现人类意图对齐。...快速推理： 首个实现 INT4 量化的千亿模型，支持用一台 4 卡 3090 或 8 卡 2080Ti 服务器进行快速且基本无损推理。...优化的模型架构和大小： 吸取 GLM-130B 训练经验，修正了二维 RoPE 位置编码实现，使用传统FFN结构。...查看配置详情 2、高性能应用服务HAI 快速为开发者提供 ChatGLM2-6B API 服务 ① .使用 JupyterLab 启动 ChatGLM2-6B 提供的 API 服务 (1) .在 算力管理...8000) 3、使用 Cloud Studio 快速调用测试 ChatGLM2-6B 提供的 API 服务 (1) .打开 Cloud Studio 并创建开发空间 新建工作空间 选择 Python 开发环境即可
你初始安装版本针对Python 2.7的Anaconda，并不妨碍你快速建立一个3.6版本Python的虚拟环境。 有了这个秘籍，你就可以在不同版本的Python之间左右逢源，游刃有余了。...如果你不打算使用第三方提供的情感分类算法，打算自己动手训练一个更为精确的情感分类模型，可以参考《如何用Python和机器学习训练中文文本情感分类模型？》一文。...一文中，我不仅对停用词处理方式进行了详细的介绍，而且把监督学习Naive Bayes模型应用于情感分析，手把手教你如何训练自己的情感分类模型。...这段视频里，我主要谈及了以下几个方面： 深度神经网络的基本结构； 神经元的计算功能实现； 如何对深度神经网络做训练； 如何选择最优的模型（超参数调整）； 卷积神经网络基本原理； 迁移学习的实现； 疑问解答...如果没有开放数据集整理好供你下载，网站只提供API接口，你该怎么办呢？ 《如何用R和API免费获取Web数据？》一文，我们使用R读取维基百科API，获得指定条目的访问数量记录，并且做了可视化。 ?
◆ ◆ ◆ 创建标签 核心目标是创建一个分类器来识别哪些账号是属于Twitter机器人的，我是通过监督学习来实现的。“监督”意味着我们需要已有标注的样本数据。...我使用Python-twitter模型去查询两个终端指标：GET users/lookup（获取用户信息）和 GET statuses/user_timeline（获取用户状态、时间轴信息）。...我用Pandas 来快速优雅地运用归纳函数，例如词汇多样性，对推文进行处理。首先，我把每个用户的所有推文放进一个文档，并进行标记，这样我会得到一个词汇列表。...Scikit-learn的一个强项是简洁，同时在构建模型与管道时与API兼容，这样易于测试一些模型。...在R语言中的caret包提供了丰富的应用用于快速、迭代模型的开发，同时caret是scikit-learn今后发展道路上的一个伟大榜样。
长久以来，LeCun理想中的AI，一直是通往人类水平的AI，为此他提出了「世界模型」的构想。 而最近，LeCun在公开演讲中，再次批评了GPT大模型：根据概率生成自回归的大模型，根本无法破除幻觉难题。...他的愿景是，创造出一个机器，让它能够学习世界如何运作的内部模型，这样它就可以更快速地学习，为完成复杂任务做出计划，并且随时应对不熟悉的新情况。...相比之下，一般的生成式模型是通过移除或扭曲输入模型的部分内容来学习的。 例如，抹去照片的一部分，或者隐藏文本段落中的某些字，然后试着预测被破坏或丢失的像素或单词。...与这些方法相比，I-JEPA在低级视觉任务（如物体计数和深度预测）上实现了更好的性能。 通过使用更简单、更灵活的归纳偏置模型，I-JEPA可以用在更广泛的任务上。...未来，JEPA模型会在视频理解等任务中可能具有令人兴奋的应用。而这也将是应用和扩展自监督方法来学习世界模型的重要一步。 预训练模型 单GPU训练 在单GPU设置中，实现从main.py开始。
这种对话式语言模型让我惊叹不已，它的应用场景非常广泛，可以帮助企业和个人快速构建智能化的应用和服务。 2.2 丰富的应用场景 文心千帆大模型平台的应用场景非常丰富。...三、如何使用 API 3.1 API 列表 ERNIE-Bot ERNIE-Bot是百度自行研发的大语言模型，覆盖海量中文数据，具有更强的对话问答、内容创作生成等能力。...3.2.4 调用API接口 请求示例 请求数据（body） 生成的代码（Python）： import requests import json API_KEY = "cEZ2lRZ*******jKEmlyxk...文心千帆团队在技术创新方面不断努力，不仅有监督精调、人类反馈的强化学习等前三项大模型关键技术，还不断探索知识增强、检索增强和对话增强等新技术，使文心一言的效果和应用场景逐步提升。...同时，文心千帆团队创新了多类型多阶段有监督精调、多层次多粒度奖励模型、多损失函数混合优化策略等技术，进一步提升模型的效果和场景适配能力。
它通过使用高级Keras API用于构建和训练模型，这使得TensorFlow入门和机器学习变得容易。 浏览此链接以查看安装过程：https://www.tensorflow.org/install。...它涵盖了广泛的音频分析任务，例如： 对未知声音进行分类 检测音频事件并排除长时间录音中的静音时段 执行有监督和无监督的分割 提取音频缩略图等等 您可以使用以下代码安装它： pip install pyAudioAnalysis...OpenCV-Python是用于图像处理的Python API，它结合了OpenCV C ++ API和Python语言的最佳特性。 它主要用于解决计算机视觉问题。...你根本无法摆脱角色的这个方面。构建模型很棒但是如果不首先检索数据，你会怎么做？ 我选择了两个与SQL相关的Python库，你可能会发现它们很有用。...Psycopg的核心是完全实现Python DB API 2.0规范。 ?
SynapseML 通过将多个现有的 ML 框架和新的 Microsoft 算法统一到一个可跨 Python、R、Scala 和 Java 使用的可扩展 API 中来解决这一挑战。...如果新计算机加入或离开集群，新的工作机器必须接收模型的副本，数据读取器需要适应与新机器共享工作并重新计算丢失的工作。最后，必须跟踪进度以确保正确释放资源。...这使开发人员能够为需要多个框架的用例快速组合不同的 ML 框架，例如网络监督学习、搜索引擎创建等。...相反，SynapseML 为预构建的智能服务（例如 Azure 认知服务）提供简单的 API，以快速解决与业务和研究相关的大规模 AI 挑战。...SynapseML 使开发人员能够在数百台机器上分配计算，从而显著加快理解用户训练模型的过程。 除了有监督的模型可解释性之外，SynapseML 还为无监督的负责任 AI 引入了几项新功能。
Nilearn：Nilearn 是一个能够快速统计学习神经影像数据的Python模块。...它主要是在很多可得到的分类比如SVMS,K-NN,随机森林，决策树中使用监督分类法。 它还执行特征选择。...它是最重要的神经网络模型的类型的工具而且能提供一些不同的活动函数的激活功能，例如动力，涅斯捷罗夫动力，信号丢失和停止法。...Feature Forge：这一系列工具通过与scikit-learn兼容的API，来创建和测试机器学习功能。这个库程序提供了一组工具，它会让你在许多机器学习程序使用中很受用。...Python 学习机器样本：用亚马逊的机器学习建造的简单软件收集。 Python-ELM：这是一个在Python语言下基于scikit-learn的极端学习机器的实现。
机器学习基础 一文读懂机器学习、数据科学、人工智能、深度学习和统计学之间的区别 人人都能读懂的无监督学习：什么是聚类和降维？ 如何解读决策树和随机森林的内部工作机制？...回归问题 每个Kaggle冠军的获胜法门：揭秘Python中的模型集成 教程 | 如何在Python中快速进行语料库搜索：近似最近邻算法 2....构建自己的神经机器翻译系统 教程 | 从头开始在Python中开发深度学习字幕生成模型 资源 | 谷歌全attention机器翻译模型Transformer的TensorFlow实现 教程 | 如何使用...教程 | TensorFlow 官方解读：如何在多系统和网络拓扑中构建高性能模型 教程 | 如何使用TensorFlow中的高级API：Estimator、Experiment和Dataset 教程...PaddlePaddle做数据预处理 教程 | 一文入门Python数据分析库Pandas 代码优化指南：人生苦短，我用Python 资源 | 从数组到矩阵的迹，NumPy常见使用大总结 教程 | Python
最近波士顿大学和英伟达合作，推出了一个小样本无监督图像翻译编码器：COCO-FUNIT。...我们使用源类里的图像来训练一个multi-class无监督图像到图像转换模型。 在测试过程中，我们从一个称为目标类(target class)的新对象类中提供少量几张图像。...，生成输出图像x¯，公式如下： 实验结果：姿态和种类一起转换，超越基准模型 主要结果 如表1所示，FUNIT框架在Animal Faces和North American Birds两个数据集的所有性能指标都优于用于小样本无监督图像到图像转换任务的基线模型...图2：无监督图像-图像转换结果的可视化。计算结果采用FUNIT-5模型。 从上到下分别是来自动物面孔、鸟、花和食物数据集的结果。...作者将这个问题称为内容丢失（Content Loss）问题。 对此，本论文作者提出了一种新型的网络架构来解决内容丢失问题。
你初始安装版本针对Python 2.7的Anaconda，并不妨碍你快速建立一个3.6版本Python的虚拟环境。 有了这个秘籍，你就可以在不同版本的Python之间左右逢源，游刃有余了。...《如何用Python提取中文关键词？》一文会对你的任务有帮助。但注意它并不需要使用机器学习算法，而是采用相对成熟的算法来直接解决问题。...相对于传统机器学习方法，它使用的模型结构更为复杂，需要更多的数据支持，并且训练起来要消耗更多的计算资源和时间。 常见的深度学习应用，包括语音识别、计算机视觉和机器翻译等。...一文中，我为你讲解了如何把开放数据集下载并且在Python中使用。 这篇文章介绍了常见的CSV/Excel, JSON和XML等开放数据文件格式的读取、初步处理和可视化方法与流程。 ?...如果没有开放数据集整理好供你下载，网站只提供API接口，你该怎么办呢？ 《如何用R和API免费获取Web数据？》一文中，我们使用R读取维基百科API，获得指定条目的访问数量记录，并且做了可视化。 ?
与此同时，后 BERT 时代，自然语言处理技术已经得到快速并且深入的发展。...技术工具本无好坏，重在使用者的初心。希望世界和平稳定，没有战争、没有疫情、人人安居乐业，技术造福人类。 2....《美团机器学习实践》_美团算法团队.pdf 《深度学习入门：基于Python的理论与实现》高清中文PDF+源码 《深度学习：基于Keras的Python实践》PDF和代码 特征提取与图像处理(第二版...《神经网络与深度学习》最新2018版中英PDF+源码 将机器学习模型部署为REST API FashionAI服装属性标签图像识别Top1-5方案分享 重要开源！...及使用技巧速查（打印收藏） python+flask搭建CNN在线识别手写中文网站 中科院Kaggle全球文本匹配竞赛华人第1名团队-深度学习与特征工程 不断更新资源 深度学习、机器学习、数据分析、python
机器学习的黄金时间 近年来，人工智能AI技术的快速发展，得益于越来越多的人工智能人才的涌入和计算机硬件以及软件技术的不断发展。...监督学习（Supervised Learning）是指利用训练样本，包括数据特征和数据标签，训练出一个模型，并利用训练好的模型，对未知数据进行预测。...Theano是一个Python库，它允许使用者有效地定义、优化和评估涉及多维数组的数学表达式，同时支持GPUs和高效符号分化操作。 MXNet。MXNet是一个兼具效率和灵活性的深度学习框架。...它实现了 Gradient Boosting 框架下的机器学习算法。XGBoost通过提供并行树Boosting（也被称为GBDT、GBM），以一种快速且准确的方式解决了许多数据科学问题。...在此过程中，微博上也出现了很多大牛在分享各种学习资料，我也不断转发这些材料，并在事后不断学习，还为此做了一个话题： 开始写《Python机器学习算法》 能够写出一本书是很多人的理想，我也不例外，在此，我得感谢博文视点的符隆美编辑
小样本无监督图像的转换（913⬆） 来自摘要：从人类从少量实例中提取新对象的本质并从中归纳出结论的能力中获得灵感，我们寻求一些在测试时对指定的、第一次出现的目标类起作用的镜头、无监督的图像到图像转换算法...网址：https://arxiv.org/abs/1905.01723 我们的模型通过将对抗性训练方案与新的网络设计相结合来实现这种小样本生成能力。...（388⬆️） 从项目页面来看：numpy-ml 是一个不断增长的机器学习模型、算法和工具的集合，下面这些都是专门用 numpy 和 Python 标准库编写的。...将 ML 模型转换为本机代码的简单库（Python/C/Java）（345⬆️） 来自 repo：「m2cgen（Model 2 代码生成器）是一个轻量级库，它提供了一种将经过训练的统计模型转换为本机代码...探索你的神经网络的丢失情况（339⬆️） 来自作者：这篇文章讨论的是在神经网络的损耗面上发现不同的模式。
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