Content ZJU-ICPC Summer 2020 Contest 4 by Group A Problem F. Magical String ZJU-ICPC Summer 2020 Contest 4 by Group A Problem F. Magical String 给定一个一个 ...
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2020-07-17 16:23:39
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#Chap 8 提升方法 Boosting 将多个弱的分类器合成为一个强分类器，且各分类器有关联 怎么得到各分类器呢，就是靠不断resample 和 reweighting你的training data 来形成一个新的数据： （source：https://www.youtube.com/watch ...
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2020-07-14 21:41:27
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上一篇文章介绍了矩阵量化的基本原理，并推广到卷积网络中。这一章开始，我会逐步深入到卷积网络的量化细节中，并用 pytorch 从零搭建一个量化模型，帮助读者实际感受量化的具体流程。 本章中，我们来具体学习最简单的量化方法——后训练量化「post training quantization」 由于本人 ...
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2020-07-05 23:13:10
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深度卷积生成对抗网络 Deep Convolutional Generative Adversarial Networks GANs如何工作的基本思想。可以从一些简单的，易于抽样的分布，如均匀分布或正态分布中提取样本，并将其转换成与某些数据集的分布相匹配的样本。虽然例子匹配一个二维高斯分布得到了交叉 ...
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2020-07-01 12:41:12
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一、数据集切割 我们通常将数据及切割成两部分：训练数据集（Training Dataset）;测试数据集（Testing Dataset）. 注意：可采用分层抽样的方式进行，以保持数据在目标字段上分布的一致性。 1.数据分割 ? 80%训练数据→在训练数据上可以做任何的分析? 20%测试数据→在测试 ...
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2020-06-29 09:15:40
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今天读到一篇KDD2020的论文，感觉很有启发，BERT的预训练在NLP领域已经很成功了，但在图嵌入领域还没有成功的预训练，这篇文章就解决了这个问题。 GCC: Graph Contrastive Coding for Graph Neural Network Pre-Training 代码：htt ...
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2020-06-26 18:35:04
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Methodology: READ MF! [Originally from the Post: System design interview: how to design a chat system (e.g., Facebook Messenger, WeChat or WhatsApp)] ...
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2020-06-22 13:02:56
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基于OpenSeq2Seq的NLP与语音识别混合精度训练 Mixed Precision Training for NLP and Speech Recognition with OpenSeq2Seq 迄今为止，神经网络的成功建立在更大的数据集、更好的理论模型和缩短的训练时间上。特别是顺序模型，可 ...
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2020-06-21 12:13:34
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用NVIDIA-NGC对BERT进行训练和微调 Training and Fine-tuning BERT Using NVIDIA NGC 想象一下一个比人类更能理解语言的人工智能程序。想象一下为定制的域或应用程序构建自己的Siri或Google搜索。 Google BERT（来自Transfor ...
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2020-06-21 10:11:01
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什么是预训练和微调？ 预训练(pre-training/trained)：你需要搭建一个网络来完成一个特定的图像分类的任务。首先，你需要随机初始化参数，然后开始训练网络，不断调整直到网络的损失越来越小。在训练的过程中，一开始初始化的参数会不断变化。当你觉得结果很满意的时候，就可以将训练模型的参数保存 ...
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2020-06-20 19:20:33
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