摘要：
迁移学习是指将**在一个任务上学到的知识和经验迁移到另一个相关任务上的机器学习方法**。它通过利用源领域的知识来改善目标领域的学习性能。==迁移学习的核心原理是通过共享知识和经验，从已解决的任务中获得的特征、表示或模型，来加速或改善新任务的学习过程==。 ### 常见的迁移学习方法 迁移学习的常见方 阅读全文
摘要：
Softmax是一种数学函数，通常**用于将一组任意实数转换为表示概率分布的实数**。其本质上是一种归一化函数，==可以将一组任意的实数值转化为在[0, 1]之间的概率值，因为softmax将它们转换为0到1之间的值，所以它们可以被解释为概率==。**如果其中一个输入很小或为负，softmax将其变 阅读全文
摘要：
人工智能已成为近年来最受关注的话题之一，由于神经网络的发展，曾经被认为纯粹是科幻小说中的服务现在正在成为现实。从对话代理到媒体内容生成，人工智能正在改变我们与技术互动的方式。特别是机器学习 (ML) 模型在自然语言处理 (NLP) 领域取得了重大进展。一个关键的突破是引入了“自注意力”和用于序列处理 阅读全文
摘要：
本例我们在Linux上进行下载，下载的模型是`bert-base-uncased`。 下载网址为：https://www.huggingface.co/bert-base-uncased huggingface的transformers框架，囊括了BERT、GPT、GPT2、ToBERTa、T5等众 阅读全文