包括上市公司所属行业关系、行业上级关系、产品上游原材料关系、产品下游产品关系、公司主营产品、产品小类共6大类。 上市公司4,654家，...
文心千帆：PPT 制作、数字人主播一键开播等数十种应用场景惊艳到我了，下面给出简介和使用指南，快去使用起来吧
Learning to Learn by Gradient Descent by Gradient Descent 提出了一种全新的优化策略，用 LSTM 替代传统优化方法学习一个针对特定任...
Model-Agnostic Meta-Learning (MAML)： 与模型无关的元学习，可兼容于任何一种采用梯度下降算法的模型。MAML 通过少量的数据寻找一个合...
在Pandas 2.0发布以后，我们发布过一些评测的文章，这次我们看看，除了Pandas以外，常用的两个都是为了大数据处理的并行数据框架的对比...
相较于VGG的19层和GoogLeNet的22层，ResNet可以提供18、34、50、101、152甚至更多层的网络，同时获得更好的精度。但是为什么要使用更深...
18大数据挖掘的经典算法以及代码实现，涉及到了决策分类，聚类，链接挖掘，关联挖掘，模式挖掘等等方面,后面都是相应算法的博文链接，希...
在图像分类任务中，图像数据的增广是一种常用的正则化方法，主要用于增加训练数据集，让数据集尽可能的多样化，使得训练的模型具有更强...
所谓生成模型，就是指可以描述成一个生成数据的模型，属于一种概率模型。维基百科上对其的定义是：在概率统计理论中, 生成模型是指能...
OpenAI Gym中其实集成了很多强化学习环境，足够大家学习了，但是在做强化学习的应用中免不了要自己创建环境，比如在本项目中其实不太好...
理性这个关键字，因为它是博弈论的基础。我们可以简单地把理性称为一种理解，即每个行为人都知道所有其他行为人都和他/她一样理性，拥有...
深度Q网络（deep Q-network，DQN）：基于深度学习的Q学习算法，其结合了价值函数近似（value function approximation）与神经网络技术，...
基于Transformer模型在众多领域已取得卓越成果，包括自然语言、图像甚至是音乐。然而，Transformer架构一直以来为人所诟病的是其注意力...
经典的Transformer在处理数据时，会将文本数据按照固定长度进行截断，这个看起来比较”武断”的操作会造成上下文碎片化以及无法建模更长的...
ERINE是百度发布一个预训练模型，它通过引入三种级别的Knowledge Masking帮助模型学习语言知识，在多项任务上超越了BERT。在模型结构方...
深度学习进阶篇-预训练模型[4]：RoBERTa、SpanBERT、KBERT、ALBERT、ELECTRA算法原理模型结构应用场景区别等详解1.SpanBERT: Improving ...
自回归模型（Autoregressive Model, AR），通过估计一串文本序列的生成概率分布进行建模。一般而言，AR模型通过要么从前到后计算文本序...
在正式讨论 Transformer-XL 之前，我们先来看看经典的 Transformer（后文称 Vanilla Transformer）是如何处理数据和训练评估模型的，如...
从字面上看，预训练模型（pre-training model）是先通过一批语料进行训练模型，然后在这个初步训练好的模型基础上，再继续训练或者另作...
生活中，我们经常会遇到或者使用一些时序信号，比如自然语言语音，自然语言文本。以自然语言文本为例，完整的一句话中各个字符之间是有...
