深度学习 关于深度学习:知识图普嵌入技术的极简教程KGE以及如何计算它们 图是我最喜爱应用的数据结构之一,它们能够使咱们可能示意简单的事实世界网络,如疾速交通系统(例如,公交路线、地铁等)、区域或寰球空中交通,或者人们的社交网络之类的相干事物。并且他们非常灵活,很容易被人类了解,然而为了让计算机“了解”和“学习”它们,咱们须要额定的一步(称为矢量化)。 这种解释可能过于简略…
深度学习 关于深度学习:Sophon联邦学习让数据发挥真正的价值 早在2018年3月17日,Facebook就曾被爆出数据泄露事件,8700万Facebook用户信息被泄露给数据分析公司Cambridge Analytica利用,违反了用户对于平台的信赖,造成公司市值在19、20日两日总计蒸发500亿美元。
深度学习 关于深度学习:2022-年-1-月推荐阅读的四篇深度学习论文 元学习算法旨在主动发现演绎偏差,这容许在许多工作中疾速适应。经典示例包含 MAML 或 RL^2。个别状况下这些零碎是针对双层优化问题进行训练的,疾速的外部循环中只思考单个工作实例化,在第二个慢的内部循环,零碎通过对许多内循环的单个工作进行批处理来更新权重,零碎会主动发现和利用工作的底层构造。然而大多数状况…
深度学习 关于深度学习:使用-LSTM-进行多变量时间序列预测 在本文中咱们将应用深度学习办法 (LSTM) 执行多元工夫序列预测。咱们先来理解两个主题——什么是工夫序列剖析?什么是 LSTM?工夫序列剖析:工夫序列示意基于工夫程序的一系列数据。它能够是秒、分钟、小时、天、周、月、年。将来的数据将取决于它以前的值。在事实世界的案例中,咱们次要有两种类型的工夫序列剖析——单变量…
深度学习 关于深度学习:基于Dell工作站的Tensorflow-Keras-软件及环境配置 本文档的配置曾经在Dell塔式工作站/Precision 7920中实现实测无效,如果型号(CUDA)型号不同,配置会有肯定的偏差,具体操作以及不同型号的版本问题会在下文出现。
深度学习 关于深度学习:Transformer-架构逐层功能介绍和详细解释 多年来,深度学习始终在一直倒退。深度学习实际高度强调应用大量参数来提取无关咱们正在解决的数据集的有用信息。通过领有大量参数,咱们能够更容易地分类/检测某些货色,因为咱们有更多的能够分明地辨认的数据。
深度学习 关于深度学习:HR想拿高薪具备数据分析的能力是基本条件 上招聘网站搜寻HR职位,你会发现,只有是高薪的职位JD,无论是岗位要求还是任职资格,都明确要求候选人具备数据分析的能力,例如华为招聘的HR数据分析师职位: 除了华为这种大企业对 HR 有数据分析的要求,目前简直所有企业都不例外,很多更是开出月薪30k+的高薪,例如:
深度学习 关于深度学习:MegEngine-Windows-Python-wheel-包减肥之路 编译、链接、符号暗藏,符号 export 等。此处先举荐一本 “老书”《程序员的自我涵养》,天然它没有 xxx 四库全书让人搜索枯肠,然而它外面的基础知识仍然是目前咱们和计算机“交换”中常常遇到的。
深度学习 关于深度学习:使用Pandas-melt重塑DataFrame 重塑 DataFrame 是数据迷信中一项重要且必不可少的技能。在本文中,咱们将探讨 Pandas Melt() 以及如何应用它进行数据处理。
深度学习 关于深度学习:如何微调BERT模型进行文本分类 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)在各种自然语言解决工作中提供了最前沿的后果在深度学习社区引起了轰动。德夫林等人。2018 年在 Google 应用英文维基百科和 BookCorpus 开发了 BERT,从那时起,相似的架构被批改并用于各种 NLP 应用程序。XL.net 是建设在 BERT 之上的示例之一,它在 2…