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摘要: BERT六大瘦身大法 网络剪枝:包括从模型中删除一部分不太重要的权重从而产生稀疏的权重矩阵,或者直接去掉与注意力头相对应的整个矩阵等方法来实现模型的剪枝,还有一些模型通过正则化方法实现剪枝。 低秩分解:即将原来大的权重矩阵分解多个低秩的小矩阵从而减少了运算量。这种方法既可以用于标记嵌入以节省磁盘内存 阅读全文
posted @ 2020-04-16 17:12 今夜无风 阅读(618) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 当在执行时,由于中文或者“@”符号产生的乱码,影响了bat脚本执行。通过如下方法解决: bat文件右键用“ 编辑” 打开, 另存为时,UTF-8保存为ANSI 格式。 再执行你的bat批处理,结果ok 阅读全文
posted @ 2020-04-14 10:25 今夜无风 阅读(472) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 从近几次做的工具来看,最终模型命中的数据总是要保存到本地,便于溯源。从便捷性来考虑,python自带的sqlite3是不错的选择。 数据库的使用并不存在难度,常用的sql语句即可实现增删改查。同时,为了业务需要,还要对数据库结果加密。 简单的使用: import sqlite3 def create 阅读全文
posted @ 2020-04-13 09:17 今夜无风 阅读(567) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 深度学习在广泛应用于目标检测、分类等计算机视觉任务中。但这些应用往往需要很大的计算量和能耗。例如处理一张图片分类,VGG-16需要做 150亿次计算,而YOLOv3需要执行390亿次计算。 这就带来一个问题,如何在低功耗的嵌入式系统或移动设备中部署深度学习呢?一种解决办法是将计算任务转移到云侧,但这 阅读全文
posted @ 2020-03-31 19:54 今夜无风 阅读(310) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 在去年11月份,NLP大神Manning联合谷歌做的ELECTRA一经发布,迅速火爆整个NLP圈,其中ELECTRA-small模型参数量仅为 BERT-base模型的1/10,性能却依然能与BERT、RoBERTa等模型相媲美。 在前不久,谷歌终于开源了ELECTRA,并发布了预训练模型,这对于缺 阅读全文
posted @ 2020-03-26 11:15 今夜无风 阅读(929) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 之前在研究lsh算法,糊里糊涂的,但是该算法的高速性能让我还是得把他搞懂。 借鉴之前阅读的各个大佬博客,从相思能推荐的角度完善了一版代码,花了两天时间才调试出来,看看以后能不能用得上。大家有需求的可以直接使用了,福利满满。嘎嘎嘎 功能:已知一个样本的二进制特征向量,从特征中心中找出特征相似的样本 源 阅读全文
posted @ 2020-03-25 19:21 今夜无风 阅读(1388) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 传统的基于协同过滤的推荐系统在实时性方面的弊端 面对具有大规模高维稀疏矩阵特征的用户-项目历史评分矩阵,传统的单纯的基于协同过滤的推荐系统存在计算量大,扩展性不强,推荐效率低等问题,严重影响实时推荐系统的实现,因此本文尝试在现有基于协同过滤的推荐系统上,引入局部敏感哈希(Local-Sensitiv 阅读全文
posted @ 2020-03-19 14:39 今夜无风 阅读(903) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 转载至:https://blog.csdn.net/weixin_43336415/article/details/84898213 阅读全文
posted @ 2020-03-19 14:13 今夜无风 阅读(256) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一.题外话 虽然是科普,不过笔者个人认为大道至简,也就是说越简单的东西很可能越值得探讨,或者另外一种说法越简单的东西越不好讲解;其实笔者认为这就是《编程之美》所要传递的——大道至简。 软件构建老师给我推荐的《走出软件作坊》还没看呢。 二.概述 高维数据检索(high-dimentional retr 阅读全文
posted @ 2020-03-19 10:58 今夜无风 阅读(278) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: pandas和csv使用最为频繁,保存数据集时尽量使用csv存储,而不是txt 对于训练集中的数据,content,labels,将原始的list封装成dict,直接转换为dataFrame data = pd.DataFrame({"samples":content, "labels":label 阅读全文
posted @ 2020-03-18 15:42 今夜无风 阅读(231) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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