迁移学习在语言建模中的应用

噪声注入：在训练数据中引入噪声，如错别字或拼写错误，增强模型的鲁棒性。 B. 模型优化 学习率调节：使用学习率调节策略（如学习率预热、学习率衰减）来提高模型的收敛速度。 模型剪枝与量化：通过剪枝和量化技术减少模型参数，提高推理效率。 VI. 迁移学习的挑战与解决方案 A. 领域不匹配 在迁移学习过程

Transformers 研究指南

列来进行置换语言建模。唯一被重用的内存是属于同一上下文的内存。模型的输入类似于BERT的输入。下面展示在模型上得到的相关结果。最新的深度学习是来源于你可以完全信任的资源。报名参加由该领域的专家策划的每周一次的深度学习课程（https://www.deeplearningweekly

机器学习入门及实践

机器学习与传统编程的不同之处ü 什么是损失，如何衡量损失ü 梯度下降法的运作方式ü 如何确定搭建的模型是否有效ü 怎样为机器学习提供数据ü 怎样构建深度神经网络ü 深度学习入门及典型案例理解 【适用人群】深度学习、人工智能、机器学习爱好者 【培训时间】 2018 年7月7日（周六）09:30-17:00【主办单位】

windows10系统查看NVIDIA显卡GPU使用情况——解决方法

目录 一、前言 二、解决方法 一、前言 1.随着深度学习的快速发展，GPU的优劣也决定模型训练速度的快慢，而了解GPU的使用情况可以让我们合理的分配GPU。 2.现在普遍的深度学习的GPU采用的都是NVIDIA显卡，而企业也提供了专门的方式供我们去查看GPU的使用情况。对于一些w

【每日一读】A Hyperbolic Embedding Method for Weighted Networks

1/4rðkÞrðsjkÞ, k0 < k < kc 上述模型等价于嵌入恒曲率双曲平面的 H2 模型 1 [11]、[15]。 S1模型中的隐藏变量k可以映射到径向坐标r 角坐标 u 在 H2 模型中保持不变。 s 是决定节点强度的参数。连接概率可以写为 其中 x

最全汇总GAN网络及其各种变体（附论文及代码实现）

最近小论文难产啊，各种网络、各种公式推导、各种复杂结构，各种…还是多读读论文，总有好处的~ 下面主要总结了GAN网络及其各种变体模型，并附录上模型的论文出处及代码，结合最原始的论文和代码实现，可以加深对模型原理的理解。（文章主要内容来源于网络） @TOC 前言 下面给出一个整理出来的总体大纲思维导图，

图灵测试70载，回顾对话机器人的经典实践和最新进展 | 以华为云对话机器人为例

1601382030213077542.png 我们有没有其他方法去解决呢？有的，可以使用一些模型蒸馏的方法来解决，例如上图 Tiny-NEZHA 这样一个蒸馏的方式去把大模型去蒸馏到小模型里。NEZHA 其实跟 BERT 本身模型上其实差距不是很大，都是基于 transformer的结构，但它有一些细

【案例共创】MaxKB知识库问答系统3分钟接入华为Maas大模型服务实践

需使用新密码登录。 添加模型在 MaxKB 中点击“系统管理”-“模型设置”-“添加模型”，这里推荐选择“OpenAI”，大部分大模型都兼容 OpenAI，且选择部分模型后不支持设置 API 域名设置项：模型名称：自定义一个名称模型类型：大语言模型基础模型：输入“ModelArts

深度神经网络--3.1　前向网络

本章介绍了深度神经网络的几个相关概念，并给出了用MindSpore实现简单神经网络的样例。 深度学习（Deep Learning）与传统机器学习最大的不同在于其利用神经网络对数据进行高级抽象。而最基础的神经网络结构为前向神经网络（Feed forwardNeural Networ

Python十大经典项目与实战案例

技术栈：Python, psutil, logging 9. 深度学习项目 项目简介：使用Keras框架和CIFAR-10图像数据集，训练一个卷积神经网络（CNN）模型，实现图像的分类识别。通过项目实践，掌握深度学习在图像处理领域的应用。 技术栈：Python, Keras, TensorFlow

昇思MindSpore技术公开课·大模型专题（第二期）第三课：ChatGLM2

深度学习算法中的协同训练（Co-training）

角观察数据，从而提高模型的鲁棒性和泛化能力。多视角学习也有助于发现和利用数据中的隐含信息，提高模型的表现。 4. 同时学习多个任务 协同训练可以同时学习多个任务，每个任务使用不同的特征子集和分类器。这种多任务学习的方式可以提高模型的泛化能力，同时也可以减少模型的过拟合问题。 以下是一个使用遗传编程（Genetic

牛顿方法

本次课程大纲： 1、  牛顿方法：对Logistic模型进行拟合 2、 指数分布族 3、  广义线性模型（GLM）：联系Logistic回归和最小二乘模型   复习： Logistic回归：分类算法

ShuffleNet通道混合轻量级网络的深入介绍和实战

Shuffle) 通道混合是ShuffleNet的核心创新之一。在深度学习模型中，卷积层的输出通道通常在空间上是高度相关的，这限制了模型的表示能力。通道混合通过在组间重新排列通道，增强了通道间的信息流动，从而提高了模型的性能。 2. 深度可分离卷积(Depthwise Separable

可视化训练作业介绍

indInsightMindInsight能可视化展现出训练过程中的标量、图像、计算图以及模型超参等信息，同时提供训练看板、模型溯源、数据溯源、性能调试等功能，帮助您在更高效地训练调试模型。MindInsight当前支持基于MindSpore引擎的训练作业。MindInsight

中国-东盟数字创新大赛经验分享 —— 半岛铁盒队

到端训练，模型简洁，易复现模型容量小，参数量少（71M）展望潜力大，可通过优化模型结构对性能继续提升可对模型进行量化与剪枝，在保证精度的同时进一步提升模型速度可落地形成产品，并且在落地场景中增加反馈机制，对模型进行在线训练，可不断优化模型参数可利用多模态学习方法对模型进行优化撰写人：李雪涛2021/11/13

【hilens kit产品】【hilens studio】c76模型转换成功，c3x转换失败

【功能模块】hilens studio模型转换，转换yolov5s.pb模型（由pt模型在个人电脑上转换），c76格式转换成功，c3x报错，Unsupport op type IdentityN 【操作步骤&问题现象】①为什么两种格式支持的算子会不一样啊，不支持的算子只能自己开发

ModelArts初体验【我的低代码AI体验】

开“箱”即用，涵盖AI开发全流程，包含数据处理、模型开发、训练、管理、部署功能，可灵活使用其中一个或多个功能。 易上手 提供多种预置模型，开源模型想用就用。 模型超参自动优化，简单快速。 零代码开发，简单操作训练出自己的模型。 支持模型一键部署到云、边、端。 高性能 自研

模型在线部署时，遇到start service failed, retry later这个异常，如何处理呀