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tf.estimator.train_and_evaluate() 训练与测试不一致
问题背景 以一个简单的分类任务为例,在处理完数据之后,使用如下code进行训练: 在训练保存最后一次模型之后,同样的dev集,模型训练的结果,和重新使用tf.evaluation 函数测试的结果居然不
EM 算法
因为时间原因实在是来不及一一看那些书籍,经学长指点,直接学习统计翻译的em算法,然后是基于短语的概率翻译表提取,再者就是去学习bp神经网络。 em在ibm model1中的应用,看了很久才看明白,当我
数据平滑处理
N-gram模型遗留下来的问题就是数据稀疏该怎么办,我们首先来想想这个问题,主要是由于数据稀疏造成的,那么很自然的增加语料库就可以较好的解决这个问题,但是大多数情况下,我们是没办法增加自己的语料库,只
生成模型(二):In-Context Learning 简介
背景 在之前的介绍 GPT3 的时候,我们曾介绍过,目前生成模型正在从 MLM 方向转变为 ICL 方向。目前几乎在搞的大规模预训练模型都是朝着 ICL 方向优化的了,其实从 GPT 开始提出,ope
Logistic 回归
Logistic 回归虽然名称叫做回归,但其实是一种分类模型; 在周志华老师的西瓜书中,把这一方法叫做:对数几率回归,其实看完整个推导过程,感觉这个名称更合适一些。几率就是一个事件发生的概率和不发生的
Python + Flask 快速部署服务
前段时间研究了下seq2seq, 想写个web,显示结果,让同组同学测试一下,然后最近就研究了一下python web相关内容,遇到了一些坑,记录一下。 项目需求 web页面上显示三个输入框: 用户在
Python3 编码问题:UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode character '\U0001f62
错误描述及分析 最近跑程序遇到一个很神奇的问题,程序在输出的时候,前面都是正常的,但是中间同样的code在执行的时候却报错: UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can
生成模型(一): GPT3 / GPT3.5
gpt3 是 open ai 在 202x 提出的自回归语言模型,希望模型能像人类一样,通过简单的几个case学习就可以在新任务上有较好的表现。 GPT3 不需要做任何 finetuning 就可以和
他们好像在玩一种很新的东西: Embodied AI(6)总结
在之前的几篇文章中,我们陆陆续续介绍了几篇具有代表性的 embodied ai 方向相关的文章,这篇文章学习了一篇 survery, 同时对这个方向的文章做个总结。 介绍 随着训练数据多样性的变化,目
CLIP 论文解读 & 实践总结
训练思路将分类任务变成匹配任务,并在将图片和文本结合起来,下有任务只需要直接匹配即可,使用方便,效果显著,妙哉!
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