训练你自己的自然语言处理深度学习模型，Bert预训练模型下游任务训练：情感二分类
基础介绍：Bert模型是一个通用backbone，可以简单理解为一个句子的特征提取工具更直观来看：我们的自然语言是用各种文字表示的，经过编码器，以及特征提取就可以变为计算机能理解的语言了下游任务：提取特征后，我们便可以自定义其他自然语言处理任务了，以下是一个简单的示例（效果可能不好，但算是一个基本流...
[帮助文档] 如何在ACK集群运行深度学习任务
本文以开源数据集fashion-mnist任务为例，介绍开发者如何利用云原生AI套件，在ACK集群运行深度学习任务，优化分布式训练性能，调试模型效果，并最终把模型部署到ACK集群中。
【SIGMOD 2023】深度学习弹性数据流水线系统GoldMiner，大幅提升任务和集群效率
第一板块：开篇近日，阿里云机器学习平台PAI和北京大学杨智老师团队合作的论文《GoldMiner: Elastic Scaling of Training Data Pre-Processing Pipelines for Deep Learning》被数据库领域顶会SIGMOD 2023接收。Go...
基于PaddlePaddle的词向量实战 | 深度学习基础任务教程系列
词向量是自然语言处理中常见的一个操作，是搜索引擎、广告系统、推荐系统等互联网服务背后常见的基础技术。 在这些互联网服务里，我们经常要比较两个词或者两段文本之间的相关性。为了做这样的比较，我们往往把词表示成计算机适合处理的方式。最自然的方式莫过于向量空间模型(vector sp...
深度学习--Pytorch构建栈式自编码器实现以图搜图任务（以cifar10数据集为例）
搞清楚pytorch与tensorflow区别pytorch学习文档pytorch是一种python科学计算框架作用：无缝替换numpy，通过GPU实现神经网络的加速通过自动微分机制，让神经网络实现更容易（即自动求导机制）张量：类似于数组和矩阵，是一种特殊的数据结构。在pytorch中，...
从零完成深度学习手写图片分类任务
前言下载并安装 TensorFlow 2。将 TensorFlow 导入您的程序注：升级 pip 以安装 TensorFlow 2 软件包。请参阅安装指南了解详细信息。分步代码将 Tensorflow 导入您的程序：import tensorflow as tf from tensorflow.ke...
深度学习修炼（六）—— 分类任务
6 分类任务在这一讲中，我们打算探讨一下神经网络中是如何处理分类任务的。6.1 前置知识6.1.1 分类如果只是二分分类，这种分类我们大可只用0或者1来表示，那么我们只需要采用sigmoid函数来修正为0或1即可（如果不懂后面会重新讲sigmoid函数），那如果是多种可能呢？假设每次输入是一个2×2...
深度学习中常用的 JavaScript 异步任务解决方案是哪两种？
深度学习中常用的 JavaScript 异步任务解决方案是哪两种？
Elastic Training Operator: Kubernetes 上运行弹性深度学习训练任务
背景 由于云计算在资源成本和弹性扩容方面的天然优势，越来越多客户愿意在云上构建AI系统，而以容器，Kubernetes 为代表的云原生技术，已经成为释放云价值的最短路径， 在云上基于Kubernetes 构建AI平台已经成为趋势。 当面临较复杂的模型训练或者数据量大时，单机的计算能力往往无法满足算力...
深度学习任务面临非平衡数据问题？试试这个简单方法
对于数据科学或机器学习研究者而言，当解决任何机器学习问题时，可能面临的最大问题之一就是训练数据不平衡的问题。本文将尝试使用图像分类问题来揭示训练数据中不平衡类别的奥秘。 数据不平衡问题是什么？ ...
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