• 谷歌最强 NLP 模型 BERT 解读

    但词向量是通过浅层网络进行无监督训练,虽然在词的级别上有着不错的特性,但却缺少对连续文本的内在联系和语言结构的表达能力。因此大家也希望能像图像领域那样,通过大量数据来预训练一个大型的神经网络,然后它...
    文章 2018-10-23 179浏览量
  • 通用句子向量漫谈

    从零开始训练是否就一定比Finetune差呢,在CV领域何恺明发表论文《Rethinking ImageNet Pre-training》质疑ImageNet 预训练,NLP又是怎么样呢?句子表征缺乏常识信息,ERNIE在某些程度加入了额外的信息,如何更加显...
    文章 2019-04-25 1212浏览量
  • 阿里巴巴达摩院:自然语言处理技术有哪些进展和趋势?

    作为预训练语言模型的扩展,Facebook 的研究人员提出了跨语言的语言模型预训练“Cross-lingual Language Model Pretraining”,仅使用单语数据的无监督训练和使用平行语料的有监督训练的条件下,模型有效学习了跨...
    文章 2020-06-23 6817浏览量
  • 搜狗研究员讲解基于深度学习的语音分离

    不过文仕学介绍,他们团队通过实验发现,在大数据集上不需要预训练也可以收敛。LSTM(长短时记忆网络)的方法中把语音作为一个随时间变化的序列进行建模,比较适合语音数据;CNN(卷积神经网络)通过共享权值,可以...
    文章 2017-10-24 2340浏览量
  • 学了这么久,你知道Python机器学习全流程是怎样的么?

    哪些是有监督模型,哪些是无监督模型,哪些是半监督模型。每个模型的适用情况和优缺点。在sklearn库里如何调用相应模型。对于不同模型调优如何调。7.模型训练好了,预测结果也输出了,是不是得画个圆满句号写份报告...
    文章 2018-10-18 1176浏览量
  • 零基础入门神经网络:从原理、主要类型到行业应用

    所以为了获得更好的初始权重,我们可以考虑用无监督学习算法来预训练每个层。类似的例子,可以参考被无监督算法训练的Deep Belief Networks。最近,有一些新的研究尝试在这个领域寻找突破,比如,使用概率自动编码器...
    文章 2018-01-01 936浏览量
  • 人工智能在深度学习领域的前世今生

    雷锋网(公众号:雷锋网)按:本文作者兰彻,文章详细介绍了1)人工智能发展的七个重要阶段;...虽然监督学习在深度学习中表现不俗,压倒了无监督学习在预训练的效果,但人类和动物的学习都是无监督学习的,我们感知...
    文章 2017-08-01 1322浏览量
  • 【翻译】Sklearn 与 ...第11章 训练深层神经网络(中)

    无监督预训练 假设你想要解决一个复杂的任务,你没有太多的标记的训练数据,但不幸的是,你不能找到一个类似的任务训练模型。不要失去所有希望!首先,你当然应该尝试收集更多的有标签的训练数据,但是如果这太难...
    文章 2018-06-25 1496浏览量
  • 【翻译】Sklearn 与 ...第11章 训练深层神经网络(中)

    无监督预训练 假设你想要解决一个复杂的任务,你没有太多的标记的训练数据,但不幸的是,你不能找到一个类似的任务训练模型。不要失去所有希望!首先,你当然应该尝试收集更多的有标签的训练数据,但是如果这太难...
    文章 2019-02-14 855浏览量
  • 亚马逊全面发力AI,推机器学习托管服务、四项新工具,...

    你可以直接预装好的监督学习或者无监督学习算法,也可以自己Docer容器引擎训练一个模型。这种训练可以数十倍地处理实例,这样搭建模型的速度就超快的。训练的数据从S3(全称Amazon Simple Storage Service)读取...
    文章 2018-01-01 922浏览量
  • Spark入门实战系列-8.Spark MLlib(上)-机器学习及...

    与监督学习相比,无监督学习的训练集没有人为标注的结果。在非监督式学习中,数据并不被特别标识,学习模型是为了推断出数据的一些内在结构。常见的应用场景包括关联规则的学习以及聚类等。常见算法包括Apriori算法...
    文章 2017-11-15 1439浏览量
  • 主动学习入门篇:如何能够显著地减少标注代价

    (3)结合生成对抗网络的主动学习方法:生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)模型以无监督训练方式对大量未标注样本进行训练,并通过生成器产生新的样本。经典的 GAN[15]主要包括生成器和判别器等两个...
    文章 2020-09-24 3439浏览量
  • 闲鱼是怎么让二手属性抽取准确率达到95%的?

    本方案之所以选择StrutBert,是因为集团内有该算法在电商领域专属的预训练模型(接口),它依据网络深度不同分为: StrutBert-Base:12层 StrutBert-Lite:6层 StrutBert-Tiny:4层 在离线T+1场景下,追求精度更高而...
    文章 2021-01-19 1679浏览量
  • 从属性,三元组到图:知识和语义融合进展研究

    近十年来,语义表征学习获得了巨大的成功,从早期的word2vec和共现统计方法,到近期以Bert为代表的上下文表征预训练模型,通过大规模非监督语料训练并斩落了多个下游NLP任务,证明了AE模型强大的威力。而知识表示学习...
    文章 2021-09-04 30浏览量
  • 归纳+记忆:让机器像人一样从小样本中学习

    监督学习阶段我们选出训练集类别的一个子集作为base set,共有 C_base 个类别作为base class,该阶段会finetune 预训练编码器并训练一个相似度分类器。Meta learning阶段使用episode-based meta training,训练...
    文章 2021-01-13 119浏览量
  • 大牛的《深度学习》笔记,Deep Learning速成教程

    这个项目是由著名的斯坦福大学的机器学习教授Andrew Ng和在大规模计算机系统方面的世界顶尖专家JeffDean共同主导,16000个CPU Core的并行计算平台训练一种称为“深度神经网络”(DNN,Deep Neural Networks)的...
    文章 2017-08-01 1291浏览量
  • DeepMind教AI玩游戏?一文为你讲清原理!

    但在无监督学习中,目标成本函数仍然很好。但是在RL中,你会遇到这样的问题: 奖励可能会延迟很多时间步长(例如在国际象棋中,要走很多步才能吃掉对方的皇后,其他每一步都不能像最后一步那样即时得到反馈奖励,...
    文章 2017-10-10 3857浏览量
  • 机器学习Top10算法,教你选择最合适的那一个!

    最理想的超平面,是可以误差地划分训练数据。也就是说,每一类数据里距离超平面最近的向量与超平面之间的距离达到最大值。这些点就叫做支持向量,他们定义了超平面。从实际操作上,最理想的算法是能找到这些把最近...
    文章 2018-05-02 3374浏览量
  • 带你读《实用Bot开发指南:基于Node.js与Bot框架设计...

    无监督学习没有对训练数据打标签,聚类任务是典型的无监督学习,如图2-3所示。半监督学习(semisupervised learning)顾名思义就是一部分打了标签的数据和一部分没有标签的数据来训练模型。强化学习...
    文章 2019-11-12 364浏览量
  • 通过从零开始实现一个感知机模型,我学到了这些

    一般来说,机器学习可以分为三个主要的类型:无监督学习,监督学习和强化学习。分类器属于监督学习的范畴。所谓监督学习就是我们提前知道待解问题的答案,即期望的输出是已知的那些场景。例如在上述关于啤酒分类的...
    文章 2017-08-02 1317浏览量
  • 每天审核淘宝性感图的工程师,的是什么算法利器?

    对于 MentorNet 训练,文章首先预训练一个 MentorNet 来近似得到有标签数据中特定的一些预定义权重。然后在具有清洁标签的第三个数据集上对它进行微调。在测试的时候,StudentNet 独自进行预测,不使用 MentorNet。...
    文章 2019-09-11 13385浏览量
  • ​万字长文详解文本抽取:从算法理论到实践(附“达观...

    而且监督学习有个好处是因为有了训练集和相关的数据,所以很容易去查错。解码算法基本是Viterbi来做。当然你也可以把当前最好的状态输出来,找到在当前序列下能够输出的最大标签,通过自己的一些解码逻辑(比如B...
    文章 2019-08-28 2263浏览量
  • 阿里工程师做了什么?90%的噪声标签原形毕露

    对于 MentorNet 训练,文章首先预训练一个 MentorNet 来近似得到有标签数据中特定的一些预定义权重。然后在具有清洁标签的第三个数据集上对它进行微调。在测试的时候,StudentNet 独自进行预测,不使用 MentorNet。...
    文章 2019-12-28 1292浏览量
  • 从声学模型算法角度总结 2016 年语音识别的重大进步

    当时训练 DNN 的普遍做法是先进行无监督预训练,而后进行有监督的调整,后来人们发现当数据量非常大的时候无监督预训练并不是必要的,当然这是后话了。促使 DNN 的研究在那时重新兴起还有一个非常重要,并且我...
    文章 2017-02-13 8527浏览量
  • 淘宝短视频多模态融合识别

    文本模块优化BERT类预训练模型在文本分类上取得了很好的效果&xff0c;我们也考虑把预训练的优点结合到我们的模型中。我们去掉了淘宝视频title、summary中意义的文本。并把较短的文本concat&xff0c;得到共计500w段文本...
    文章 2021-08-27 15浏览量
  • 致敬赵雷:基于TensorFlow让机器生成赵雷曲风的歌词

    而生成模型一般都是无监督问题,但是我们需要将它转化成有监督问题,原因是使用有监督学习可以发现数据内在的关联性,比如上下文的衔接,然后预测学习来代替无监督学习。就有监督学习而言,通常我们需要准备好具有...
    文章 2017-08-02 896浏览量
  • 不是你无法入门自然语言处理(NLP),而是你没找到...

    补充下,Word embedding的训练方法大致可以分为两类:一类是无监督或弱监督的预训练;一类是端对端(end to end)的有监督训练。无监督或弱监督的预训练以word2vec和auto-encoder为代表。这一类模型的特点是,不需要...
    文章 2017-08-02 1416浏览量
  • 淘宝短视频多模态融合识别

    文本模块优化BERT类预训练模型在文本分类上取得了很好的效果&xff0c;我们也考虑把预训练的优点结合到我们的模型中。我们去掉了淘宝视频title、summary中意义的文本。并把较短的文本concat&xff0c;得到共计500w段文本...
    文章 2021-10-08 7浏览量
  • 现代数据科学家的“忍者”技能

    有监督学习和无监督学习如果数据科学家没有监督算法知识,就好比没有球的足球运动员。试想,如果一场足球赛中,球员在没有球的情况下进行比赛,会是什么样子?两个字:愚蠢。同理,如果数据科学家没有掌握有监督算法...
    文章 2020-01-18 1213浏览量
  • AI说再见!“辣眼睛”的买家秀

    增加图像特征后,通过对ImageNet预训练的ResNet50进行fine-tuning,模型表现有了极大提升,与原有链路相比,审核通过率提升了100%以上。其中含小姐姐的UGC业务同学的认可程度较高(小姐姐们更乐意晒单,更乐意发...
    文章 2019-02-21 4112浏览量
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