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参考这篇文章： https://www.jianshu.com/p/e8986d0ff4ff 《详解TF中的Embedding操作！》 什么是embedding？ embedding，我们可以简单的理解为，将一个特征转换为一个向量。 对于离散特征，我们一般的做法是将其转换为one-hot，但对于it 阅读全文
posted @ 2022-03-09 17:33
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接上一篇： https://www.cnblogs.com/charlesblc/p/15978168.html 今天主要看这个教材： https://tensorflow.google.cn/tutorials?hl=zh-cn 图像分类 # TensorFlow and tf.keras imp 阅读全文
posted @ 2022-03-08 16:37
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可以参考这个官方教材，不知道之后还能不能访问 https://tensorflow.google.cn/tutorials/quickstart/beginner?hl=zh-cn 教材可以看这里： https://tensorflow.google.cn/tutorials?hl=zh-cn 要花 阅读全文
posted @ 2022-03-07 21:36
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我们先使用tf.reduce_sum来计算了每一个样本点的损失，注意这里的参数 reduction_indices=[1]，这表明我们是在第1维上运算，这跟numpy或者DataFrame的运算类似，具体1的含义看下图： 缩减哪一维度，就意味着这个维度没有了，被压扁了 阅读全文
posted @ 2022-03-07 21:30
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参考这篇文章： https://blog.csdn.net/weixin_38278334/article/details/82971752 fit,transform,fit_transform常用情况分为两大类1. 数据预处理中方法fit(): Method calculates the par 阅读全文
posted @ 2022-03-07 21:16
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这个博客系列有很多相关文章，可以参考： https://www.jianshu.com/u/c5df9e229a67 推荐系统遇上深度学习 阅读全文
posted @ 2022-03-07 20:25
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该文被密码保护。 阅读全文
posted @ 2022-03-07 19:53
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参考这篇文章： https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI1OTYwNDE2Mg==&mid=2247483753&idx=1&sn=acec759cf688e21660b61e791986bfac&chksm=ea772ac4dd00a3d239995c8e6b9e8 阅读全文
posted @ 2022-03-07 12:03
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今天参考这篇文章： https://zhuanlan.zhihu.com/p/71986772 transformer系列模型的进展，从BERT到GPT2再到XLNet。然而随着模型体积增大，线上性能也越来越差，所以决定开一条新线，开始follow模型压缩之模型蒸馏的故事线。 0. 名词解释 tea 阅读全文
posted @ 2022-03-07 12:02
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接上一篇文章： https://www.cnblogs.com/charlesblc/p/15965479.html 今天重点看这篇文章： https://mp.weixin.qq.com/s/tKfHq49heakvjM0EVQPgHw Distilled BiLSTM/BERT-PKD/Dist 阅读全文
posted @ 2022-03-06 21:57
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