去年 6 月，来自微软的研究者提出一种新型预训练语言模型 DeBERTa，该模型使用两种新技术改进了 BERT 和 RoBERTa 模型。8 月，该研究开源了模型代码，并提供预训练模型下载。最近这项研究又取得了新的进展。
2019年底，Facebook、纽约大学、华盛顿大学和DeepMind的研究人员联合提出了SuperGLUE，这是人工智能的一个新基准，旨在总结多种语言任务的研究进展。
多模态预训练模型通过在多种模态的大规模数据上的预训练，可以综合利用来自不同模态的信息，执行各种跨模态任务。在本项目中，我们推出了VLE (Vision-Language Encoder)，一种基于预训练文本和图像编码器的图像-文本多模态理解模型，可应用于如视觉问答、图像-文本检索等多模态判别任务。特别地，在对语言理解和推理能力有更强要求的视觉常识推理（VCR）任务中，VLE取得了公开模型中的最佳效果。
这可以为更确定性的策略引擎和规则引擎提供数据，甚至可以作为所需的更大上下文驱动分析的一部分。OpenAI 确实提供了一种“内容审核”的方法，其中预设的分类可以确定您的文本是否属于一个或多个不良类别。然而，本文更多关注的是我们如何更加定制地为给定的句子或短语定义我们自己的标签。
SuperGLUE相比“前辈”GLUE大大提升了问题的难度，提出一年多以来，人类一直处于第一位。
在专利匹配数据集中，选手需要判断两个短语的相似度，一个是anchor ，一个是target ，然后输出两者在不同语义（context）的相似度，范围是0-1，我们队伍id为xlyhq，a榜rank 13，b榜ran12，非常感谢@heng zheng、@pythonlan,@leolu1998,@syzong四位队友的努力和付出，最后比较幸运的狗到金牌。
目前可依靠模块化方式实现图像处理管道，检测一堆图像文件中的人脸，并将其与漂亮的结构化JSON摘要文件一起保存在单独的文件夹中。
以我的经验来看，每一个不平凡的机器学习项目最终都会使用一个错漏百出的难以维护的内部工具进行缝合。而这些工具（通常是 Jupyter Notebook 或者 Flask App）往往都难以部署，通常需要对客户端和服务器架构进行整合，而且无法与 TesorFlow GPU 等机器学习框架进行很好的结合。
剪枝是一种模型优化技术，这种技术可以消除权重张量中不必要的值。这将会得到更小的模型，并且模型精度非常接近标准模型。
DeBERTa刷新了GLUE的榜首，本文解读一下DeBERTa在BERT上有哪些改造
机器学习通常涉及在训练期间可视化和度量模型的性能。有许多工具可用于此任务。在本文中，我们将重点介绍 TensorFlow 的开源工具套件，称为 TensorBoard，虽然他是TensorFlow 的一部分，但是可以独立安装，并且服务于Pytorch等其他的框架。
机器之心整理 参与：思源 今年 1 月 12 日，Keras 作者 François Chollet 在推特上表示因为中文读者的广泛关注，他已经在 GitHub 上展开了一个 Keras 中文文档项目。而昨日，François Chollet 再一次在推特上表示 Keras 官方文档已经基本完成！他非常感谢翻译和校对人员两个多月的不懈努力，也希望 Keras 中文使用者能继续帮助提升文档质量。 这一次发布的是 Keras 官方中文文档，它得到了严谨的校对而提升了整体质量。但该项目还在进行中，虽然目前已经
随着全球化进程的不断深化，法庭面临了越来越多来自不同语言和文化背景的当事人，这使得法庭口译工作显得尤为重要。传统的口译方法在效率和准确性方面存在挑战，因此需要一种更先进的、能够实时翻译的系统来满足法庭口译的需求。
机器之心专栏 机器之心编辑部 本文介绍被机器学习顶级国际会议 AAAI 2023 接收的论文 《Improving Training and Inference of Face Recognition Models via Random Temperature Scaling》。论文创新性地从概率视角出发，对分类损失函数中的温度调节参数和分类不确定度的内在关系进行分析，揭示了分类损失函数的温度调节因子是服从 Gumbel 分布的不确定度变量的尺度系数。从而提出一个新的被叫做 RTS 的训练框架对特征抽取的可
这次的实践是基于很小的数据集，搭建的系统也比较粗糙,只是个toy implementation。主要用来练手和熟悉流程的。
神经网络于上世纪50年代提出，直到最近十年里才得以发展迅速，正改变着我们世界的方方面面。从图像分类到自然语言处理，研究人员正在对不同领域建立深层神经网络模型并取得相关的突破性成果。但是随着深度学习的进一步发展，又面临着新的瓶颈——只对成熟网络模型进行加深加宽操作。直到最近，Hinton老爷子提出了新的概念——胶囊网络（Capsule Networks），它提高了传统方法的有效性和可理解性。
下面是调用openai的completion接口的函数。但在本文中并不是重点。了解一下就好。
近期刚结束Kaggle Feedback Prize比赛，第四范式AutoX团队获得金牌。
1）整个模型保存到一个文件中，其中包含权重值，模型配置以及优化器的配置，这样，您就可以为模型设置检查点，并稍后从完全相同的状态进行训练，而无需访问原始代码 2）在keras中保存完全可以正常的使用模型非常有用，您可以在tensorflow.js中加载他们，然后在网络浏览器中训练和运行它们 3）keras中使用HDF5标准提供基本的保存格式
代码运行流程：根据params_small.json文件获取模型参数与训练参数，然后使用seqnn.SeqNN类构建模型，然后使用trainer.Trainer类构建seqnn_trainer，以对模型进行训练，然后通过seqnn_trainer调用compile与fit函数执行训练。
问题描述 我们的任务是从一个人的面部特征来预测他的年龄(用“Young”“Middle ”“Old”表示)，我们训练的数据集大约有19906多张照片及其每张图片对应的年龄（全是阿三的头像。。。），测试集有6636张图片，首先我们加载数据集，然后我们通过深度学习框架Keras建立、编译、训练模型，预测出6636张人物头像对应的年龄 引入所需要模块 import os import random import pandas as pd import numpy as np from PIL import Ima
01 问题描述 我们的任务是从一个人的面部特征来预测他的年龄(用“Young”“Middle ”“Old”表示)，我们训练的数据集大约有19906多张照片及其每张图片对应的年龄（全是阿三的头像。。。），测试集有6636张图片，首先我们加载数据集，然后我们通过深度学习框架Keras建立、编译、训练模型，预测出6636张人物头像对应的年龄。 02 引入所需要的模块 import os import random import pandas as pd import numpy as np from PIL im
以上这篇keras处理欠拟合和过拟合的实例讲解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
可视化有助于解释和理解深度学习模型的内部结构。通过模型计算图的可视化可以弄清楚神经网络是如何计算的，对于模型的可视化主要包括以下几个方面：
研究人员来自希伯来大学、艾伦人工智能研究所、苹果和华盛顿大学，他们提出了一种新的方法，用来衡量注意力机制在预训练Transformer模型中的重要性。
本教程的目的是要预测汽车的燃料效率，相比于之前的分类，这是一个回归问题，回归是针对连续变量的，分类是针对离散变量的
在昨天的文章中，我们介绍了TensorFlow 2.0的初学者教程中实现一个基本神经网络的知识，今天我们继续昨天没有聊完的话题。开始学习吧~
当您精通 BERT 后，就该探索先进技术以最大限度地发挥其潜力。在本章中，我们将深入研究微调、处理词汇外单词、领域适应，甚至从 BERT 中提取知识的策略。
衡宇 萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI ChatGPT给AI行业注入一剂鸡血，一切曾经的不敢想，都成为如今的基操。 正持续进击的Text-to-3D，就被视为继Diffusion（图像）和GPT（文字）后，AIGC领域的下一个前沿热点，得到了前所未有的关注度。 这不，一款名为ChatAvatar的产品低调公测，火速收揽超70万浏览与关注，并登上抱抱脸周热门（Spaces of the week）。 △ChatAvatar也将支持从AI生成的单视角/多视角原画生成3D风格化角色的Ima
最初的Transformer是基于广泛应用在机器翻译领域的Encoder-Decoder架构：
时间序列预测是指我们必须根据时间相关的输入来预测结果的问题类型。时间序列数据的典型示例是股市数据，其中股价随时间变化。
众所周知，transformer的attention机制本身是不带有位置信息的，因此对于文本序列，attention机制本身就会丢失掉原文当中的序列信息，造成信息缺失，影响到模型的效果表达，这个应该已经算是面试中常见的八股文问题了。
fashion MNIST数据集可以从Github获取。它包含10种类别的灰度图像，共7000个，每个图像的分辨率均为28x28px。下图以25张带有标签的图片向我们展示了该数据集中的数据。
原文地址：https://machinelearningmastery.com/timedistributed-layer-for-long-short-term-memory-networks-in-python/
How to Use the TimeDistributed Layer for Long Short-Term Memory Networks in Python 如何在Python中将TimeDistributed层用于Long Short-Term Memory Networks Long Short-Term Memory Networks或LSTM是一种流行的强大的循环神经网络(即RNN)。 对于任意的序列预测(sequence prediction )问题，配置和应用起来可能会相当困难，即使在P
本文主要介绍在TensorFlow2 中使用Keras API保存整个模型，以及如果使用保存好的模型。保存整个模型时，有两种格式可以实现，分别是SaveModel和HDF5；在TF2.x中默认使用SavedModel格式。
在神经网络中，我们有很多超参数，手动调整超参数非常困难。因此，我们可以使用Keras Tuner，这使得调整神经网络的超参数变得非常简单。就像你在机器学习中看到的网格搜索或随机搜索一样。
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，致力于使计算机能够理解、理解和生成自然语言。自然语言处理的发展历程经历了多个阶段，从最早的基于规则的方法到后来的统计学习和深度学习方法。本文将深入探讨自然语言处理的发展历程，结合实例演示，并提供详细的代码解释，同时介绍数据处理的关键步骤。
【新智元导读】近日，微软最新的第5代图灵模型（T-NLRv5）同时问鼎SuperGLUE和GLUE两个排行榜，并且在GLUE基准的MNLI和RTE上首次实现了和人类相当的水平！
语言模型是构建NLP应用程序的关键。现在人们普遍相信基于预训练模型来构建NLP语言模型是切实有效的方法。随着疫情阴霾的散去，相信NLP技术会继续渗透到众多行业中。在此过程中，肯定有很多同学会用到或者学习NLP预训练模型，为此作者整理了目前2023年NLP的十大预训练模型及论文，模型效果不分先后。
文件中保存的仅仅是参数张量的数值，没有其他的结构参数，需要使用相同的网络结构才能恢复网络数据，一般在拥有源文件的情况下使用。
本篇文章，我们聊聊如何使用 Docker 快速运行中文 Stable Diffusion 模型：太乙。
当我们谈论人工智能驱动的搜索引擎时，必应和谷歌SGE（搜索生成体验）是目前上升到顶峰的两个。
摘要：低秩适应（LoRA）是在下游任务中通过学习低秩增量矩阵对大规模预训练模型进行微调的一种流行方法。虽然与完全微调方法相比，LoRA 及其变体能有效减少可训练参数的数量，但它们经常会对训练数据进行过拟合，导致测试数据的泛化效果不理想。为了解决这个问题，我们引入了 BiLoRA，这是一种基于双级优化（BLO）的消除过拟合的微调方法。BiLoRA 采用伪奇异值分解来参数化低秩增量矩阵，并将伪奇异向量和伪奇异值的训练分成两个不同的训练数据子集。这种分割嵌入了 BLO 框架的不同层次，降低了对单一数据集过度拟合的风险。BiLoRA 在涵盖自然语言理解和生成任务的十个数据集上进行了测试，并应用于各种著名的大型预训练模型，在可训练参数数量相似的情况下，BiLoRA 明显优于 LoRA 方法和其他微调方法。
大佬新番：吴恩达送出深度学习新手大礼包 作者 | 李秋键 头图 | 下载于ICphoto 出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100） 引言： 近几年来，GAN生成对抗式应用十分火热，不论是抖音上大火的“蚂蚁牙黑”还是B站上的“复原老旧照片”以及换脸等功能，都是基于GAN生成对抗式的模型。但是GAN算法对于大多数而言上手较难，故今天我们将使用最少的代码，简单入门“生成对抗式网络”，实现用GAN生成数字。 其中生成的图片效果如下可见： 模型建立 1.1 环境要求 本次环境使用的是pyt
本文将使用 Python 实现和对比解释 NLP中的3 种不同文本摘要策略：老式的 TextRank（使用 gensim）、著名的 Seq2Seq（使基于 tensorflow）和最前沿的 BART（使用Transformers ）。
来源：Deephub Imba本文约8400字，建议阅读15分钟本文将使用Python实现和对比解释NLP中的3种不同文本摘要策略。 本文将使用 Python 实现和对比解释 NLP中的3种不同文本摘要策略：老式的 TextRank（使用 gensim）、著名的 Seq2Seq（使基于 tensorflow）和最前沿的 BART（使用Transformers ）。 NLP（自然语言处理）是人工智能领域，研究计算机与人类语言之间的交互，特别是如何对计算机进行编程以处理和分析大量自然语言数据。最难的 NLP
计算机视觉是人工智能的一个领域，它训练计算机解释和理解视觉世界。利用来自相机和视频的字图像以及深度学习模型，机器可以准确地识别和分类物体，然后对它们“看到的”做出反应。
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