09 2020 档案
摘要：CRF：条件随机场，一种机器学习技术。给定一组输入随机变量条件下，另一组输出随机变量的条件概率分布模型。 以一组词性标注为例，给定输入X={我，喜欢，学习}，那么输出为Y={名词，动词，名词}的概率应该为最大。输入序列X又称为观测序列，输出序列Y又称为状态序列。这个状态序列构成马尔可夫随机场，所以根
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摘要：导包： 1 import re 2 import math 3 import torch 4 import numpy as np 5 from random import * 6 import torch.nn as nn 7 import torch.optim as optim 8 impor
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摘要：参考链接：https://www.yanxishe.com/TextTranslation/2668?from=wcm
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摘要：导包： 1 import torch 2 import torch.nn as nn 3 import torch.nn.functional as F 4 import torch.optim as optim 5 from torchvision import datasets, transfo
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摘要：1.查看模型每层输出详情 1 from torchsummary import summary 2 summary(your_model, input_size=(channels, H, W)) input_size是根据你自己的网络模型的输入尺寸进行设置。 2.梯度裁剪 1 import tor
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摘要：由于语料短，训练时间也短，模型性能不好，以下演示过程。 语料链接：https://pan.baidu.com/s/1wpP4t_GSyPAD6HTsIoGPZg 提取码：jqq8 数据格式如图（先英文，再空格，再繁体中文）： 以下代码运行在Google Colab上。 导包： 1 import os
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