自2020年10月Vision Transformer模型推出以来，人们开始高度关注Transformer模型在计算机视觉上的应用。

本文使用 cpu 版本的 TensorFlow 2.4 ，分别搭建单层 Bi-LSTM 模型和多层 Bi-LSTM 模型完成文本分类任务。

前两章主要针对半监督中的平滑度假设，这一章我们针对低密度分离假设，聊聊如何使用未标注数据推动决策边界向低密度区移动，相关代码实现ClassicSolution

本文详细介绍 GECToR 这一优秀的文本纠错模型，使用 Transformer 编码器的序列标注器，以保证文本数据的质量，进而提升NLP模型的效果。

本文正在参加「金石计划 . 瓜分6万现金大奖」 自然语言处理 每次有人问：你是搞什么的？ （对于普通人）我：搞AI的。 （对于程序员）我：搞算法的。 我一般不会说我是做自然语言处理（Natural L

本文使用 cpu 版本的 tensorflow 2.4 ，在 shakespeare 数据的基础上使用 Skip-Gram 算法训练词嵌入。

本文主要使用 cpu 版本的 tensorflow 2.4 版本完成文本的 word embedding 训练，并且以此为基础完成影评文本分类任务。

本文使用 cpu 版本的 tensorflow 2.4 来完成 Stack Overflow 的文本分类。

在上文中，我们将BERT的Pytorch模型转换成ONNX模型，并使用onnxruntime完成了python版的ONNX模型预测。今天我们来把预测搬到C++版本的bRPC服务上，模拟一下模型的部署。

本文使用 cpu 版本的 tensorflow 2.4 ，选用 Keras Tuner 工具以 Fashion 数据集的分类任务为例，完成最优超参数的快速选择任务。

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本文使用 cpu 版本的 tensorflow-2.1 来说明过拟合与欠拟合现象，并介绍多种方法来解决此类问题。

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本项目给出本次法研杯详细的技术方案，从UIE-base开始到UIE数据蒸馏以及主动学习的建议，欢迎大家尝试，ps：主动学习标注需要自行实现，参考项目，楼主就不标注了。 项目链接：https://ais

本次实践项目我们要使用 tensorflow-cpu 的 2.1 版本搭建模型，完成对 Fashion 数据集进行训练、评估和测试任务。

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本文的主要内容是使用 cpu 版本的 tensorflor-2.1 完成对 Auto MPG 数据集的回归预测任务。

NLP课程第10讲介绍了问答系统动机与历史、SQuAD问答数据集、斯坦福注意力阅读模型、BiDAF模型、近期前沿模型等。

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