视觉问题引入深度神经网络后,针对端对端的训练和预测网络,可以看是特征的表达和任务的决策问题(分类,回归等).当我们自己的训练数据量过小时,往往借助牛人已经预训练好的网络进行特征的提取,然后在后面加上自己特定任务的网络进行调优.目前,ILSVRC比赛(针对1000类的分类问题)所使用数据的训练集126万张图像,验证集5万张,测试集10万张(标注未公布),大家一般使用这个比赛的前几名的网络来搭建自己特定任务的神经网络. 本篇博文主要简单讲述怎么使用TensorFlow调用预训练好的VGG网络,其他的…
先上开源地址: https://github.com/huggingface/pytorch-transformers#quick-tour 官网: https://huggingface.co/pytorch-transformers/index.html PyTorch-Transformers(正式名称为 pytorch-pretrained-bert)是一个用于自然语言处理(NLP)的最先进的预训练模型库. 该库目前包含下列模型的 PyTorch 实现.预训练模型权重.使用脚本和下列模型…
从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史 Bert最近很火,应该是最近最火爆的AI进展,网上的评价很高,那么Bert值得这么高的评价吗?我个人判断是值得.那为什么会有这么高的评价呢?是因为它有重大的理论或者模型创新吗?其实并没有,从模型创新角度看一般,创新不算大.但是架不住效果太好了,基本刷新了很多NLP的任务的最好性能,有些任务还被刷爆了,这个才是关键.另外一点是Bert具备广泛的通用性,就是说绝大部分NLP任务都可以采用类似的两阶段模式直接去提升效果,这…
转载 https://zhuanlan.zhihu.com/p/49271699 首发于深度学习前沿笔记 写文章   从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史 张俊林 你所不知道的事 179 人赞了该文章 Bert最近很火,应该是最近最火爆的AI进展,网上的评价很高,那么Bert值得这么高的评价吗?我个人判断是值得.那为什么会有这么高的评价呢?是因为它有重大的理论或者模型创新吗?其实并没有,从模型创新角度看一般,创新不算大.但是架不住效果太好了,基本刷新了很…
内容是结合:https://zhuanlan.zhihu.com/p/49271699 可以直接看原文 预训练一般要从图像处理领域说起:可以先用某个训练集合比如训练集合A或者训练集合B对这个网络进行预先训练,在A任务上或者B任务上学会网络参数,然后存起来以备后用.假设我们面临第三个任务C,网络结构采取相同的网络结构,在比较浅的几层CNN结构,网络参数初始化的时候可以加载A任务或者B任务学习好的参数,其它CNN高层的参数仍然需要随机初始化.之后我们用C任务的训练数据来训练网络,此时有两种做法,一种…
已开源,欢迎大家fork 小弟github地址为https://github.com/10045125/vanda 好久没写博客了,这段时间主要是要做的事情太多.如今接触android有段时间了.非常多大神介绍的开发自己定义组件确实非常不错.事实上在开发中选择一个不错的开发框架,我认为也是比較重要的.我本着取于开源用于开源,花了些时间通过项目和总结以及广大开源网友开发人员的开源项目总结而来.本次利用框架开发的android APP 是模拟蜂鸟网的官方APP,事实上个人认为官方APP 做得非常一般…
大家好,前段时间C#的SanNiuSignal.DLL已开源;因部分用户特需要JAVA版的SanNiuSignal;现在只能把半成品先拿出来暂时给他们用了,以后再慢慢改进; JAVA版目前已实现跟C#进行文本双向通信;下面就来详细介绍这种跨语言的通信技术............ 各版本的使用说明和下载地址:1 C#之SanNiuSignal.DLL具体地址:http://www.cnblogs.com/SanNiuSignal/p/4179068.html  2:JAVA版因不完善只能加入QQ群…
背景 之前相关的博文中介绍了如果在Web网页端展示CAD图形(唯杰地图云端图纸管理平台 https://vjmap.com/app/cloud),有不少朋友问,能不能实现一个协同的功能,实现不同部门不同专业间"一张图协同",解决目前Web端CAD查看图纸更新不及时不同步的痛点! 需求分析 需求举例如下:如下图所示,图纸四属于一张图,此图由不同部门的图形组合而成[图纸一(图层1).图纸一(图层3).图纸二(图层2).图纸三(图层3)], 当图纸一.图纸二.图纸三有更新时,图形四应及时更新…
BERT:Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 谷歌AI语言组论文<BERT:语言理解的深度双向变换器预训练>,介绍一种新的语言表征模型BERT——来自变换器的双向编码器表征量.异于最新语言表征模型,BERT基于所有层的左.右语境来预训练深度双向表征量.BERT是首个大批句子层面和词块层面任务中取得当前最优性能的表征模型,性能超越许多使用任务特定架构的系统,刷新11项NLP任务当前最…
一.学习NLP背景介绍:      从2019年4月份开始跟着华为云ModelArts实战营同学们一起进行了6期关于图像深度学习的学习,初步了解了关于图像标注.图像分类.物体检测,图像都目标物体检测等,基本了解了卷积神经网络(CNN)原理及相关常用模型,如:VGG16.MaxNet等.之后从9月份开始在华为云AI专家的带领指引下,对AI深度学习的另外一个重要领域:自然语言处理(NLP)的学习,到目前为止学习了:命名实体识别.文本分类.文本相似度分析.问答系统.人脸检测.在这一个多月对NLP的处理…