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5.15 损失函数与准确率曲线
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原书信息:清华大学出版社-图书详情-《TensorFlow+Android经典模型从理论到实战(微课视频版)》 http://www.tup.tsinghua.edu.cn/booksCenter/book_09703501.html 第5章 Transformer与人机畅聊 当你读完第5章时,你应该能够: l 理解机器是如何学习说话和学会说话的。 l 理解机器问答的技术路线。 l 理解机器问答语言模型及评价方法。 l 理解Transformer模型的原理与方法。 l 理解Transformer独特的注意力机制。 l 理解Transformer模型的定义与训练。 l 实战基于腾讯聊天数据集+Transformer的聊天机器人设计。 l 实战基于Web API的聊天服务器设计。 l 实战Android版人机畅聊客户机设计。 5.1 项目动力 机器视觉与自然语言处理是人工智能的两大热点领域。对于机器视觉学习,学生较容易入门,但对于自然语言的处理,特别是对于机器翻译、机器问答、人机聊天等应用的理解与学习,难度较高。究其原因,学生往往很难独立去完成一个上述自然语言处理项目,一旦缺少了亲力亲为的实战体验,理论不能与实践紧密结合,不能相互印证,那么对理论的掌握往往就是空中楼阁。 本章案例将带领读者从零起步,以Transformer为建模基础,在腾讯发布的中文聊天数据集上,训练出一款会聊天的机器人程序。聊天机器人除了不知疲倦、有求必应、一对多并发服务的优点外,聊天机器人的未来将兼具多种风格,例如:滔滔不绝的机器人、激情演讲的机器人,能做灵魂触碰的机器人、能心有灵犀的机器人、能聊出思想火花的机器人、能与你一起头脑风暴的机器人、能自我学习提高的机器人… 总之,具备强大语言能力的机器人,具备思想能力的机器人,正沿着人类追求的航向,奋力前行。
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5.6 数据集预处理与划分
这绝对是全网最适合新手的huggingface教程了吧,NLP预训练模型、BERT中文模型实战示例、transformer类库、datasets类库快速上手!!
5.8 定义Transformer注意力机制
【整整300集】清华大学121个小时讲完的Transformer教程,零基础入门到精通!真的通俗易懂!(人工智能、深度学习、机器学习实战、图像处理、神经网络)
5.12 模型结构与参数配置
【2024Transformer和BERT看不懂】来这里代码一行一行带你项目实战,看不懂你来打我!迪哥带你玩转NLP核心框架—BERT模型!
膜拜!半天我居然就学会了【Transformer+Huggingface+BERT】模型实战,通俗易懂的讲解三大NLP模型神器算法、论文、源码及应用实例!
5.14 模型训练过程
Transformer杀疯了!王炸成果结合U-Net登上Nature子刊!最新成果让精度和效率非常震撼!
5.21 客户机与服务器联合测试
5.10 定义Transformer解码器
5.16 聊天模型评估与测试
【Transformer杀疯了】王炸成果结合U-Net登上Nature子刊!最新成果让精度和效率非常震撼!
终于找到了这个逐行解读代码的网站!全网近百万大学生研究生收藏!github标星超55.6k!----机器学习/深度学习/CV/NLP
5.17 聊天模型部署到服务器
菜鸟狂喜!花8个小时啃透【Huggingface+BERT+Transformer】,适合新手小白的自然语言处理教程,我不信还有人学不明白!!!(人工智能课程)
5.4 Transformer模型解析
6.9 定义BERT模型和RoBERTa模型
5.2 肽键、多肽与肽链
5.18 Android项目初始化
5.9 定义Transformer编码器
6.10 训练BERT微调模型
6.8 F1分数
5.20 Android聊天逻辑设计
在CV界,传统卷积已经彻底输给Transformer了吗?
5.5 机器人项目初始化
跟着李沐读论文!【多模态论文串讲】这可能是目前为把多模态内容讲的最简单易懂的教程了吧!(Openai CLIP模型、对比学习、对比学习、Diffusion模型)
发论文idea来了,强化学习+Transformer 29个创新点汇总! 再也不用担心发论文了
这也太全了!BERT+Huggingface+Transformer一口气学到爽!BERT论文解读、DERT目标检测、swintransformer
豆瓣评分9.9分!内行人都在学的大模型黑书,外网爆火的LLM应用手册来了!
【深度学习基本功!启动!】带你手敲Transformer代码之-Embedding篇!-神经网络/pytorch深度学习
5.19 Android聊天界面设计
TensorFlow+Android经典模型从理论到实战(微课视频版)
让Transformer快了10倍的方法!究竟是如何做到的?用于高效图像识别的动态转换器
基于深度强化学习的自动驾驶决策仿真(Highway-env)
【杀死你的机器学习逻辑混乱】用30个问题解决你在机器学习的大部分困惑!--人工智能/机器学习/深度学习
“车路云一体化”摁下“加速键”
3.28 训练resNet50 模型
2.4 数据包解析
【肝疯了!】耗时30天我把2024最详细的大模型学习路线整理出来啦!手把手教你最高效的大模型学习方法!_预训练/微调