基础 [自然语言处理（NLP）](https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/17450994.html) [自然语言处理PaddleNLP-词向量应用展示](https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/17451860.html) [自然语言处理（N
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ 效果展示 下载数据集（共四个） http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 目录结构 整体流程图 dataloader.py import numpy as np import struct imp
对于 ML 模型训练而言，好的数据集能让结果更健壮，cleanlab 是一个降低数据噪音，及时帮你修正数据集错误的工具。好的工具能让你的结果更完美。同样的，RedTeam-Tools 提高了渗透测试的能力，也间接地让你的安全系统更牢固。DocsGPT 一看便知它是个 Docs + GPT 的结合体，
我们知道TensorBoard是Tensorflow中的一个强大的可视化工具，它可以让我们非常方便地记录训练loss波动情况。如果我们是其它深度学习框架用户（如Pytorch），而想使用TensorBoard工具，可以安装TensorBoard的封装版本TensorBoardX。最后，需要提到的是，因为Tensorboard太常用了，所以在目前最新的Pytorch版本中已经直接集成进来了。所以，现在使用Tensorboard只需要直接导入torch.utils.tensorboard即可。
摘要：MindStudio是一套基于华为昇腾AI处理器开发的AI全栈开发平台 本文分享自华为云社区《MindStudio模型训练场景精度比对全流程和结果分析》，作者：yd_247302088 。 一、基于MindStudio模型精度比对介绍 1.1 MindStudio介绍 MindStudio是一
摘要：在深度神经网络训练的过程中，由于网络中参数变化而引起网络中间层数据分布发生变化的这一过程被称为内部协变量偏移（Internal Covariate Shift），而 BN 可以解决这个问题。 本文分享自华为云社区《神经网络基础部件-BN层详解》，作者：嵌入式视觉 。 一，数学基础 1.1，概率
摘要： 这篇文章主要目的是为了让大家能够清楚如何用MindSpore2.0来进行模型的迁移。 本文分享自华为云社区《MindNLP-基于Mindspore2.0的GPT2预训练模型迁移教程》，作者： Super_WZB。 前言 动机 大家好，我是Super_WZB，最近MindSpore快要上线2.
摘要：在昇腾平台上运行PyTorch业务时，需要搭建异构计算架构CANN软件开发环境，并安装PyTorch 框架，从而实现训练脚本的迁移、开发和调试。 本文分享自华为云社区《手把手教你在昇腾平台上搭建PyTorch训练环境》，作者：昇腾CANN。 PyTorch是业界流行的深度学习框架，用于开发深度
基于RocketQA的CrossEncoder(交叉编码器)训练的单塔模型，该模型用于搜索的排序阶段，对召回的结果进行重新排序的作用。
用分好类的人脸照片做训练，可以得到模型文件，该文件用于新照片的识别
一道二叉树遍历基本功训练题，居然位列中等难度，好吧，咱们来轻松将其解开，用时多少？击败100%呗
我们知道Bert 预训练模型针对分词、ner、文本分类等下游任务取得了很好的效果，但在语义相似度任务上，表现相较于 Word2Vec、Glove 等并没有明显的提升。
作者发现深层ViT出现的注意力崩溃问题，提出了新颖的Re-attention机制来解决，计算量和内存开销都很少，在增加ViT深度时能够保持性能不断提高 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: DeepViT: Towards Deeper Vision Transformer 论文地址：https
我们在使用分类算法训练数据后，评价分类模型的优劣时，经常会遇到一个词，“基尼系数”。那么，什么是基尼系数呢？ 本文将尝试用最简单的方式介绍什么是“基尼系数”以及它的计算方法和意义。希望能让大家对基尼系数有个直观的印象，而不仅仅是记住它枯燥的计算公式。 1. 从分类模型开始 首先，先假设有一个分类案例
详细介绍分布式机器学习系统的基础概念、分布式训练集群架构、分布式训练并行策略，并以DeepSpeed 为例介绍如何在集群上训练大语言模型。
> 本文全面探讨了卷积神经网络CNN，深入分析了背景和重要性、定义与层次介绍、训练与优化，详细分析了其卷积层、激活函数、池化层、归一化层，最后列出其训练与优化的多项关键技术：训练集准备与增强、损失函数、优化器、学习率调整、正则化技巧与模型评估调优。旨在为人工智能学者使用卷积神经网络CNN提供全面的指
借助So-vits我们可以自己训练五花八门的音色模型，然后复刻想要欣赏的任意歌曲，实现点歌自由，但有时候却又总觉得少了点什么，没错，缺少了画面，只闻其声，却不见其人，本次我们让AI川普的歌声和他伟岸的形象同时出现，基于PaddleGAN构建“靓声靓影”的“懂王”。 PaddlePaddle是百度开源
ChatGPT是一个由 OpenAI训练的大型语言模型，本文将向您展示如何使用 ChatGPT 帮助开发人员完成从编码到文档和测试等各种任务。
本文重点介绍了如何从零训练一个BERT模型的过程，包括整体上BERT模型架构、数据集如何做预处理、MASK替换策略、训练模型和保存、加载模型和测试等。 一.BERT架构 BERT设计初衷是作为一个通用的backbone，然后在下游接入各种任务，包括翻译任务、分类任务、回归任务等。BERT模型架构如下
HUAWEI Health Kit为开发者提供用户自定义的跑步课程导入接口，便于用户在华为运动健康App和华为智能穿戴设备上查看来自生态应用的训练课表，开启科学、适度的运动训练。 跑步课程导入能力支持生态应用在获取用户的华为帐号授权后，将跑步课程数据写入至华为运动健康App，并在已有的华为智能穿戴设
