本文采用CC BY-NC-SA 3.0 Unported协议进行许可，转载请保留此文章链接
在执行训练任务前，请首先在终端执行下面的命令进行训练数据下载以及预处理。 sh download.sh 在终端运行以下命令便可以使用默认结构和默认参数运行 PaddleFluid 训练序列标注模型。...常见的分词，词性标注，语义角色标注，命名实体识别，甚至自动问答（QA）都可以通过序列标注模型来实现。这一篇我们将训练一个序列标注模型完成命名实体识别的任务。 我们先来看看，什么是序列标注问题呢？...序列标注模型结构概览 我们要训练的序列标注模型，接受：一个文本序列作为输入，另一个与输入文本序列等长的标记序列作为学习的目标。...它们分别是：输入文本序列；文本对应的标记序列；输入文本序列的词典以及标记序列词典。 train_src.txt 和 train_trg.txt 的一行是一条训练样本，他们严格一一对应。...2. data_reader 打开输入序列文件和标记序列文件，每次从这两个文件读取一行，一行既是一条训练数据，返回一个 python list，这个 python list 既是序列中所有时间步。
基于此，各国都十分担心恐怖势力会对本国社会造成的不稳定，于是纷纷在本国的军队、警察队伍中开展了反恐训练。...这几天刚好是射击训练第二阶段——实弹应变训练的日子，此前的第一阶段里，炜炜经过努力，已经将自己训练成为一个百发百中的神抢手了！这次，他将背着国产最新型12.7mm重型狙击枪进行训练比赛。...2、出发前，每个队员的枪膛内都被装了顺序一样的、用小写英文字母标明类型的子弹序列，每位队员被告知这一序列的信息；同时，每位队员也被告知恐怖分子即将出现的序列和类型（同样用小写英文字母标明类型）。...2、每颗子弹都是质量合格的，都可以发挥杀伤效力 3、由于队员各个都是神枪手，一旦他选择了正确的子弹，向目标射击，目标100%被爆头 4、每个队员的记忆力超强，能记住所有子弹序列信息和恐怖分子序列信息...第三第四行分别表示开始时枪膛内子弹的序列（左边的先打出）和恐怖分子出现的序列（左边的先出现），字母之间都没有任何字符。 每个测试数据之间没有空格和空行。
TLDR: 本文对预训练语言模型和基于预训练语言模型的序列推荐模型进行了广泛的模型分析和实验探索，发现采用行为调整的预训练语言模型来进行基于ID的序列推荐模型的物品初始化是最高效且经济的，不会带来任何额外的推理成本...当前基于预训练语言模型的序列推荐模型直接使用预训练语言模型编码用户历史行为的文本序列来学习用户表示，而很少深入探索预训练语言模型在行为序列建模中的能力和适用性。...基于此，本文首先在预训练语言模型和基于预训练语言模型的序列推荐模型之间进行了广泛的模型分析，发现预训练语言模型在行为序列建模中存在严重的未充分利用（如下图1）和参数冗余（如下表1）的现象。...受此启发，本文探索了预训练语言模型在序列推荐中的不同轻量级应用，旨在最大限度地激发预训练语言模型用于序列推荐的能力，同时满足实际系统的效率和可用性需求。...在五个数据集上的广泛实验表明，与经典的序列推荐和基于预训练语言模型的序列推荐模型相比，所提出的简单而通用的框架带来了显著的改进，而没有增加额外的推理成本。
前言 自注意力机制是Transformer中的一个关键部件，但其占用显存大小和序列长度呈平方关系，导致我们实际并不能用很长的序列（如BERT是固定为512）。...在这篇工作里，我们提出了序列并行(Sequence Parallelism)，将序列切分成一个个小块，放置在每一个计算设备上。...而这里提到的序列并行，则是针对 Transformer 训练更长序列提出的，整体结构图如下： 主要特点是，我们将整一个序列进行切分，分成多个子序列，放置在不同的device上。...第一个iter： 第二个iter： 最后状态就是每张卡都有所有卡的数据总和： 那自注意力机制的序列并行也和ring all-reduce有着异曲同工之处，每张卡都只有子序列，而Q,K,V的计算有需要和所有序列进行交互...总结 这个序列并行做法挺有意思的，针对 Transformer 这种计算自注意力模型的模型，结合ring all-reduce 思想，将训练更长序列的模型变为可能。
时间序列异常检测任务，目标是判断时间序列的各个片段是否异常。今天这篇文章是ICLR 2023中一篇利用BERT解决时间序列异常检测的工作。...核心是利用BERT模型结合时间序列异常样本生成做预训练，让BERT具有判别异常片段的能力，再应用到下游时间序列异常检测任务中。...在经过大量数据的训练后的BERT，就具有了判别时间序列每个片段是否异常的能力。 2、模型细节 下面主要从异常样本生成、模型结构、训练方式3个部分，介绍AnomalyBERT的模型细节。...异常样本生成，主要目的是将一个正常的时间序列处理成某个片段异常的序列，通过这种方式实现有监督的训练。...左侧第一列是时间序列，红色部分代表异常点，上面是原始序列，下面是模型对各个片段的打分。可以看到对于异常部分，模型的预测打分是明显偏高的，能够正确识别时间序列中的异常片段。
长短期记忆（Long short-term memory, LSTM）是一种特殊的RNN，主要是为了解决长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。...简单来说，就是相比普通的RNN，LSTM能够在更长的序列中有更好的表现。 Why LSTM提出的动机是为了解决「长期依赖问题」。...Model 详解 状态计算 首先使用LSTM的当前输入 x^t 和上一个状态传递下来的 h^{t-1} 拼接训练得到四个状态。...Y = (H @ W_hq) + b_q outputs.append(Y) return torch.cat(outputs, dim=0), (H, C) 训练和预测
本周推文目录如下： 3.12：【命名实体识别】 训练端到端的序列标注模型 3.13：【序列到序列学习】 无注意力机制的神经机器翻译 3.14：【序列到序列学习】 使用Scheduled Sampling...在序列标注任务中，我们以命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）任务为例，介绍如何训练一个端到端的序列标注模型。...【命名实体识别】 训练端到端的序列标注模型 以下是本例的简要目录结构及说明： . ├── data # 存储运行本例所依赖的数据 │ ├── download.sh...为运行本例，请首先在data目录下运行download.sh脚本下载输入文本的词典和预训练的词向量。...预处理完成后，一条训练样本包含3个部分作为神经网络的输入信息用于训练：（1）句子序列；（2）首字母大写标记序列；（3）标注序列，下表是一条训练样本的示例： ?
然而，在序列到序列的自然语言生成任务中，目前主流预训练模型并没有取得显著效果。...为此，微软亚洲研究院的研究员在ICML 2019上提出了一个全新的通用预训练方法MASS，在序列到序列的自然语言生成任务中全面超越BERT和GPT。...如果要将BERT或者GPT用于序列到序列的自然语言生成任务，通常只有分开预训练编码器和解码器，因此编码器-注意力-解码器结构没有被联合训练，记忆力机制也不会被预训练，而解码器对编码器的注意力机制在这类任务中非常重要...新的预训练方法——MASS 专门针对序列到序列的自然语言生成任务，微软亚洲研究院提出了新的预训练方法：屏蔽序列到序列预训练（MASS: Masked Sequence to Sequence Pre-training...序列到序列自然语言生成任务实验 预训练流程 MASS只需要无监督的单语数据（比如WMT News Crawl Data、Wikipedia Data等）进行预训练。
文章目录 一、单边序列和双边序列 二、有限序列和无限序列 三、稳定序列和不稳定序列 一、单边序列和双边序列 ---- 单边序列 : 序列 x(n) , 如果存在 整数 N_1 或者 N_2..., 使得 x(n) = 0 (n < N_1) 或者 x(n) = 0 (n > N_2) 则称该序列 x(n) 为 单边序列 ; 前者是 右边序列 , 从 N_1 整数开始 左边为 0 ,...有效值都在右边 ; 后者是 左边序列 , 从 N_2 整数开始 右边为 0 , 有效值都在左边 ; 与 " 单边序列 " 相对的是 " 双边序列 " ; 二、有限序列和无限序列 ---- 序列...; 与 优先序列 相对应的是 " 无限序列 " ; 起点 N_0 = 0 的 有限序列 是一个典型序列 ; 如 : x(n) = \{ 1, 3 , 5, 20 \} 上述序列没有写下标 , 则默认从...0 开始 , 上面的序列就是有限序列 ; 三、稳定序列和不稳定序列 ---- 序列 x(n) , 如果是 绝对可求和的 , \sum^\infty_{n=-\infty}|x(n)| < \infty
左上为真实视频片段，右上为视频片段的继续 ，右下为学习或记忆或预测的视频序列。
不可不知的 Java 序列化 | 技术创作101训练营 [1600785858563-f810dd9f-5c46-461d-8164-3d84cbdd49e5.png#align=left&display...它主要目的就是为了验证序列化与反序列化的类是否一致。...序列化对象 好了，我们已经完成了第一步，定义了一个序列化类，下面我们就把他给序列化掉。...反序列化对象 既然有序列化，那肯定也有反序列化。反序列化可以理解成是序列化的逆向操作，既然序列化把内存中的对象转成一个可以持久化的文件，那么反序列化要做的就是把这个文件再加载到内存中的对象。...通用对象序列化 通常序列化是与语言绑定的，比如说通过上面 JDK 序列化的文件，不可能拿给 PHP 应用反序列化成 PHP 的对象。
trained on multiple sequence alignments learn phylogenetic relationships 论文摘要 近年来，自监督神经语言模型被广泛应用于生物序列数据中...一些蛋白质语言模型，包括MSA Transformer和AlphaFold的EvoFormer，采用进化相关蛋白质的多序列比对(MSA)作为输入。...本文证明了同样简单和通用的MSA Transformer的列注意组合与MSA序列之间的汉明距离密切相关。因此，基于MSA的语言模型编码了详细的系统发育关系。...为了评估这一点，本文从在自然MSA上训练的Potts模型中生成合成的MSA，或没有系统发育，或有系统发育。
今天给大家解读一篇NeurlPS 2022中哈佛大学在时间序列无监督预训练的工作。这篇工作我认为非常有价值，为时间序列表示学习找到了一个很强的先验假设，是时间序列预测表示学习方向的一个突破性进展。...本文的核心思路为：无监督预训练的核心是将先验引入模型学习强泛化性的参数，本文引入的先验是同一个时间序列在频域的表示和在时域的表示应该相近，以此为目标利用对比学习进行预训练。...，但是和NLP、CV等领域不同的是，时间序列中的预训练没有一个特别合适的，在所有数据上都一致的先验假设。...如果预训练的数据集和finetune数据集的时间序列相关特征差异很大，就会出现迁移效果不好的问题。...5 总结 本文提出的时间序列预训练方法，解决了一个非常核心的问题：在时间序列中，什么样的规律是所有数据集都遵循的。
文章目录 一、实指数序列 一、实指数序列 ---- 实指数序列 : x (n) = a^n u(n) 上述函数中 , a 是实数 , 当 |a| <1 时 , x(n) 会随着 n 增大而收敛..., 是 收敛序列 ; 当 |a| >1 时 , x(n) 会随着 n 增大而发散 , 是 发散序列 ; 实指数序列 函数图像 如下图所示 : |a| <1 时 , 序列收敛 : |a...| >1 时 , 序列发散 :
文章目录 一、单位阶跃序列 1、单位阶跃序列与单位脉冲序列关系 二、矩形序列 1、矩形序列与单位阶跃序列关系 2、矩形序列作用 一、单位阶跃序列 ---- 单位阶跃序列 : u (n) = \begin...{cases} 1 \ \ \ \ n \geq 0 \\ \\ 0 \ \ \ \ n < 0 \end{cases} 单位阶跃序列 函数图像 如下图所示 : 1、单位阶跃序列与单位脉冲序列关系 单位阶跃序列...{\infty} \delta(n - i) 回顾下上一篇博客 【数字信号处理】基本序列 ( 基本序列列举 | 单位脉冲序列 | 单位脉冲函数 | 离散单位脉冲函数 | 单位脉冲函数 与 离散单位脉冲函数的区别...函数图像 如下图所示 : 1、矩形序列与单位阶跃序列关系 矩形序列 与 单位阶跃序列 之间的关系 : R_N(n) = u(n) - u(n-N) 2、矩形序列作用 矩形序列作用 : 连续的周期性信号在计算机中是无法进行处理的..., 必须对齐进行采样处理 , 才能在计算机中处理 , 将原始的 连续信号 乘以 矩形序列 , 就可以得到 离散时间信号 ; 矩形序列 的 作用 就是 采样 ;
文章目录 一、序列表示 二、序列运算 1、序列乘以常数 2、序列相加 3、序列移位 4、序列尺度变换 一、序列表示 ---- 任何序列 , 都可以使用 若干 加权延时 单位脉冲序列 的 线性组合 表示...; x(n) = \sum ^{+ \infty} _{m = - \infty} x(m) \delta (n - m) 二、序列运算 ---- 1、序列乘以常数 序列乘以常数 : y(n) = ax...(n) 2、序列相加 序列相加 : 两个不同的序列相加 , 相同的 n 位置的点相加 ; y(n) = x_1(n) + x_2(n) 3、序列移位 序列移位 : ① 序列向左移位 : y(n +...n_0) ② 序列向右移位 : y(n - n_0) ③ 序列翻转 : 以 y 轴为轴 , 进行对称翻转 ; y(-n) 4、序列尺度变换 序列尺度变换 : 幅度变换 , 相当于二次采样 ; y
若使用已保存好的镜像reid_mgn:v1，在本机上可按如下操作训练 # 1.进入已保存环境的镜像（reid_mgn:v1（8.48G）、pytorch/pytorch:1.0.1-cuda10.0...personReID ufoym/deepo:testv1 /bin/bash (75服务器) # 2.进入到工程目录 cd /home/personReID/MGN-pytorch-master # 3.复制预训练模型到指定路径...打开另一个终端 docker ps 查看容器内镜像（找到reid_mgn:v1 前对应的数字字符串%%%%） docker stats %%%%% 实时监测内存情况 # 4.训练...（在原终端继续进行，注：demo.sh是已改好参数的） sh demo1.sh 补充： 训练前需要修改的文件及代码 1.demo.sh文件 修改data路径（把你的数据集路径添加到 –datadir）、...：需将数据集文件名由原始的Market-1501-****改为和代码匹配的Market1501 2.trainer.py 修改train、test中的epoch 3.main.py 如果是单GPU训练
时间序列（time series）数据是一种重要的结构化数据形式，应用于多个领域，包括金融学、经济学、生态学、神经科学、物理学等。在多个时间点观察或测量到的任何事物都可以形成一段时间序列。...很多时间序列是固定频率的，也就是说，数据点是根据某种规律定期出现的（比如每15秒、每5分钟、每月出现一次）。时间序列也可以是不定期的，没有固定的时间单位或单位之间的偏移量。...幸运的是，pandas有一整套标准时间序列频率以及用于重采样、频率推断、生成固定频率日期范围的工具。...例如，我们可以将之前那个时间序列转换为一 个具有固定频率（每日）的时间序列，只需调用resample即可 ---- pandas.date_range() 生成日期范围 pandas.date_range...2011-01-08 -1.502936 2011-01-10 NaN 2011-01-12 NaN dtype: float64 shift通常用于计算一个时间序列或多个时间序列
主板序列号 string str; str = bios.GetSystemSerialNumber(); //wentai //str1 = bios.GetSystemECSerialNumber
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
