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| 预训练模型 · 朝气蓬勃的面包 · 深度学习 lstm 矩阵乘法 词向量 · 5 天前 2022年7月12日 ... 1.2 预训练的思想. 有了图像领域预训练的引入，我们在此给出预训练的思想：任务A 对应的模型A 的参数不再是随机初始化的，而是通过任务B 进行预先训练得到;... |
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| 预训练模型 · 朝气蓬勃的面包 · 大数据 · 5 天前 2024年2月19日 ... 大模型预训练相关知识分享 · 在大模型的预训练中，数据准备与清洗是首要步骤，直接影响模型的性能和泛化能力。数据的收集应覆盖尽可能广泛的领域，确保多样性;... |
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| 预训练模型 · 朝气蓬勃的面包 · 预测模型 分类数据 · 5 天前 2020年10月16日 ... 1.从直观可知：. 生成模型：源头导向型，关注数据时如何生成的，然后再对一个信号进行分类。（信号输入时，生成模型判断哪个类别最有可能产生这个信号，则这个;... |
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| 预训练模型 · 朝气蓬勃的面包 · 贝叶斯预测 · 5 天前 2021年4月7日 ... 判别模型判别模型由数据直接学习决策函数或者条件概率分布作为预测的模型。它关心的是对给定的输入X，应该预测什么样的输出Y。典型的判别模型包括：K;... |
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| 预训练模型 · 朝气蓬勃的面包 · 大数据 上下文 自然语言处理 文本分类 · 5 天前 2023年6月28日 ... 由于预训练模型已经通过大规模无监督学习进行了初始化，微调过程通常只需要较少的训练数据和较少的迭代次数。 微调的目标是将预训练模型的泛化能力与目标;... |
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| 预训练模型 · 朝气蓬勃的面包 · · 5 天前 2022年10月8日 ... 预训练语言模型是一种无监督的多任务学习器，本文介绍了预训练语言模型的起源、训练目标、噪声函数、表示方向性以及典型处理方法。 |
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| 预训练模型 · 眼睛小的酸菜鱼 · 人工智能 大数据 · 1 年前 2021年10月27日 ... 自2018年谷歌发布BERT以来,预训练大模型经过三年的发展,以强大的算法效果,席卷了NLP为代表的各大AI榜单与测试数据集。2020年OpenAI发布的NLP大;... |
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| 预训练模型 · 眼睛小的酸菜鱼 · 语义分析 技术原理 · 1 年前 2023年3月1日 ... 文心Ernie技术原理一、背景技术Ernie是基于Bert模型进行改进，基本模型是Transformer，Bert完成的预训练任务是：完形填空（通过基本语言单元掩码）；;... |
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| 预训练模型 · 眼睛小的酸菜鱼 · 预测编码 预测模型 矩阵变换 文本分类 · 1 年前 2023年2月16日 ... 中文大模型、多模态大模型&大模型训练语料持续迭代大模型演进历史预训练模型word2vec word2vec属于NLP领域无监督学习和比较学习的先祖。 |
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| 预训练模型 · 眼睛小的酸菜鱼 · 开放源代码 开源中国 nlp · 1 年前 2023年2月28日 ... 这篇近百页的综述梳理了预训练基础模型的演变史，让我们看到ChatGPT 是怎么一步一步走向成功的。 |
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| 预训练模型 · 眼睛小的酸菜鱼 · 人工智能 能力模型 nlp · 1 年前 2022年7月24日 ... 预训练成为了认知智能的核心技术. 刚才说到2017 年推出的Transformer，催生了BERT、GPT、T5 等预训练模型。这些模型基于自监督学习，;... |
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| 预训练模型 · 眼睛小的酸菜鱼 · 科技新闻 判别分析 · 1 年前 不难看出两者的区别。 来源：Wikipedia. 简介. 在机器学习领域，有一种分类方法将模型分为判别模型和生成模型（generative model）两种。 判别模型是一种对未知数据y与;... |
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| 预训练模型 · 眼睛小的酸菜鱼 · 判别分析 机器学习面试 机器学习 · 1 年前 2019年7月21日 ... 生成模型就是要学习x和y的联合概率分布P(x,y)，然后根据贝叶斯公式来求得条件概率P(y|x)，预测条件概率最大的y。贝叶斯公式这么简单的知识相信您也了解，;... |
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| 预训练模型 · 眼睛小的酸菜鱼 · · 1 年前 2018年2月7日 ... 作者：szx_spark 监督学习可以分为生成方法与判别方法，所学到的模型可以分为生成模型与判别模型。 生成模型生成模型由数据学习联合概率分布$P(X,Y)$;... |
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| 预训练模型 · 眼睛小的酸菜鱼 · 分类数据 预测模型 · 1 年前 2018年8月16日 ... 生成模型： 学习时先得到 P ( x , y ) P(x,y) P(x,y)，继而得到 P ( y ∣ x ) P(y|x) P(y∣x)。预测时应用最大后验概率法（MAP）得到预测类别;... |
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| 预训练模型 · 眼睛小的酸菜鱼 · 样本容量 机器学习面试 判别式 机器学习 · 1 年前 2019年8月25日 ... 在实际分类问题中，判别式模型可以直接用来判断特征的类别情况；而生成式模型需要加上贝叶斯公式，然后应用到分类中。但是，生成式模型的概率分布可以有;... |
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| 预训练模型 · 眼睛小的酸菜鱼 · 分类数据 概率计算 概率分布 条件概率 · 1 年前 2018年3月29日 ... 其中，模型生成器是基于检索到的相似对话进行改写得到生成的对话；模型的判别器是由两个二分类器共同组成的，该二元判别器分别从句子、对话两个层面多视角;... |
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| 预训练模型 · 眼睛小的酸菜鱼 · 机器学习 · 1 年前 简而言之：两者都是进行分类(classification)的模型。生成模型(generative model)通过学习先验分布来推导后验分布而进行分类，而判定模型(discriminative model)直接学习后;... |
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| 预训练模型 · 眼睛小的酸菜鱼 · 增量模型 · 1 年前 2023年3月28日 ... 2018年以来，预训练语言模型（PLM）及其“预训练-微调”方法已成为自然语言处理（NLP）任务的主流范式。规模越大的模型不仅在已知任务上有着更好的表现，;... |
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| 预训练模型 · 眼睛小的酸菜鱼 · nlp 文本分析 预测模型 · 1 年前 2022年9月17日 ... 作者fareise，来自14种预训练语言模型点击关注@程序员城哥，专注推荐、NLP、知识图谱、机器学习等领域预训练语言模型是NLP中的核心之一，;... |
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| 预训练模型 · 眼睛小的酸菜鱼 · 预测编码 预测模型 上下文 nlp · 1 年前 本文以QA形式总结对比了nlp中的预训练语言模型，主要包括3大方面、涉及到的模型有：单向特征表示的自回归预训练语言模型，统称为单向;... |
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| 预训练模型 · 眼睛小的酸菜鱼 · 预测模型 语义分析 文本分类 自然语言处理 · 1 年前 本文是“Pre-trained Models for Natural Language Processing: A Survey ”的阅读笔记一、引言近来，预训练语言模型的发展将NLP领域的研究提升到了一个新的阶段，;... |
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| 预训练模型 · 眼睛小的酸菜鱼 · 微软亚洲研究院 大数据 研究员 · 1 年前 2021年12月27日 ... 近日，微软亚洲研究院与微软Azure 语音组的研究员们在判别式自监督预训练方法的基础上，沿用研究院自然语言计算组在自然语言预训练的Transformer 模型;... |
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| 预训练模型 · 眼睛小的酸菜鱼 · 语音识别 监督学习 机器学习 · 1 年前 2022年10月28日 ... 专注于语音识别任务，一步步将预训练模型从特征提取器发展到带有离散化模块的端到端的自监督训练模型，一步步地挑战更为困难的语音识别数据集，;... |
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| 预训练模型 · 眼睛小的酸菜鱼 · · 1 年前 2021年7月12日 ... 想借着这个回答，写写对于语音预训练的理解，感谢其他回答提到了我们的WavLM. 1, 重剑无锋。直接Masked Speech Model上，把数据加大，就能体会到真香;... |
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| 预训练模型 · 眼睛小的酸菜鱼 · 腾讯语音 · 1 年前 2022年6月6日 ... Wav2vec 2.0 [1]，HuBERT [2] 和WavLM [3] 等语音预训练模型，通过在多达上万小时的无标注语音数据（如Libri-light ）上的自监督学习，显著提升了自动;... |
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| 预训练模型 · 眼睛小的酸菜鱼 · · 1 年前 知乎，中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台，于2011 年1 月正式上线，以「让人们更好的分享知识、经验和见解，找到自己的解答」为品牌使命。 |
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| 预训练模型 · 眼睛小的酸菜鱼 · · 1 年前 2022年1月28日 ... 贡献点:把语音感知（无监督学习）和语音识别（CTC有监督学习）联系起来，提高ASR音频的泛化性（跨领域和跨语言）。 模型：模型结构基于wav2vec2.0。loss做;... |
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| 预训练模型 · 眼睛小的酸菜鱼 · 张量 卷积 网络层 网络模型 · 1 年前 利用深度学习的方法进行图像分类及目标检测时，由于自己数据集可能相对较小，直接利用自己的数据集进行网络的训练，非常容易过拟合。在迁移学习中，我们首先在一个基础;... |
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