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摘要:Ref: About GitHub and Git About GitHub GitHub is cloud-based platform where you can store, share, and work together with others to write code. Storing
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摘要:参考:Hugging Face - Text classification 主要步骤: 1. Load IMDb dataset Start by loading the IMDb dataset from the 🤗 Datasets library: from datasets import
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摘要:Ref: Cannot import tensorflow_text Sometimes you need to reinstall and update tensorflow then install tensorflow_text. (Because you need your tensorfl
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摘要:参考:李宏毅-ELMO, BERT, GPT讲解 参考:Ai写诗 文本生成任务代码实战 基于Huggingface Pytorch 自然语言处理GPT2
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摘要:参考:BERT入门——tensorflow 参考:李宏毅-ELMO, BERT, GPT讲解 个人理解:BERT是一个语言模型,把它作为一个抽取Feature的东西,因此它已经把文本进行的加工,最终只需要把BERT接入具体的任务,来训练下游任务的参数即可! Case 1:input: single
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摘要:参考:迁移学习-百度百科 参考:迁移学习-CSDN
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摘要:参考:sklearn.model_selection中train_test_split的坑 参考:sklearn中train_test_split函数中的random_state有什么用? 对 random_state 设置一个固定的值,可以保证每次得到相同的训练集与测试集!
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摘要:参考:消融实验(ablation study) 参考:什么是消融实验(Ablation exp(好像这里是study)) 利用控制变量的思路去实现~
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摘要:参考:【jupyter】notebook屏蔽warning信息输出 参考:lightGBM屏蔽训练过程信息 import warnings warnings.filterwarnings("ignore") lgbr = LGBR(**params) lgbr.fit(X, y, eval_set=
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摘要:参考:数据科学 | 避坑!Python特征重要性分析中存在的问题 模型代码(复制前一个博客的内容): 查看代码 from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_
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摘要:参考:LightGBM使用 参考:在Python中使用Lightgbm 参考:官网 - lightgbm.LGBMClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_t
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摘要:参考:sklearn.metrics.confusion_matrix 参考:Confusion matrix 参考:Matplotlib setting title bold while using "Times New Roman" 参考:seaborn.heatmap 参考:Choosing
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摘要:Tensorflow TensorFlow tutorials TensorFlow 2 quickstart for beginners TensorFlow 2 quickstart for experts
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摘要:参考:Neural machine translation with a Transformer and KerasNeural machine translation with a Transformer and Keras 下面的示意图可以更加清楚的了解Encoder与Decoder之间的信息传
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摘要:参考:动手学深度学习第十八课:seq2seq(编码器和解码器)和注意力机制 以机器翻译作为示例讲解的,相关笔记如下: Encoder与Decoder之间的关联,可以是最后的隐含层,或者不同的Attention层,而且对于Decoder的没一个模块都对应着不同的输入,与U-Net模型类似,如下图所示。
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