使用ML.NET实现ChatGPT本地化部署步骤 构建模型架构 ML.NET支持多种模型构建方式。针对自然语言处理任务,可选用循环神经网络(RNN)或其变体长短期记忆网络(LSTM)作为基础模型架构。通过ML.NET的API定义模型结构,如定义输入层接收预处理后的文本数据,中间层为多层LSTM单元用于学习语言特征,输出层生成预测文本。 复制 //...
在 ML.NET 中,可以直接使用 Microsoft.ML.Data.CRF 命名空间下的相关类来构建基于 CRF 的模型,配置好特征函数、状态转移概率等参数,开启模型训练。 循环神经网络(RNN)及其变体:如长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU),它们具有记忆能力,能够处理文本序列中的长短期依赖关系。在处理地名提取时,对于跨越多单词的...
长短期记忆(LSTM) 常用的门控循环神经网络:长短期记忆(long short-term memory,LSTM)。它比门控循环单元的结构稍微复杂一点。 长短期记忆 LSTM 中引入了3个门,即输入门(input gate)、遗忘门(forget gate)和输出门(output gate),以及与隐藏状态形状相同的记忆细胞(某些文献把记忆细胞当成一种特殊的隐藏状态),从而...
时序神经网络(如LSTM和GRU)在材料疲劳寿命预测中表现出色。Cang等人(Nature Communications, 2019)利用LSTM模型对材料的应力和应变时序数据进行分析,预测材料在不同载荷条件下的剩余寿命,为材料失效预测提供了新的思路。 生成模型在材料结构设...
甚至是RNN，尽管用的比以前少了（这也是有争议的），但ResNet在概念上仍对LSTM有很大影响。 机器学习的准入门槛很低了，有时候甚至能从Google和AWS上拿到免费的GPU时间。即使是在计算机科学领域，ML也不是最贵的。更何况ML是非常开放的，很多最新研究成果都能轻松获取。 其实，机器学习还是一个非常年轻的领域，它...
在使用Keras保存的模型并在ML.NET中加载时,可能会遇到一些问题。以下是一些基础概念、优势、类型、应用场景以及可能遇到的问题和解决方法。 ### 基础概念 **Keras** 是一个高级神经...
labml.AI是一个在线平台，该平台主要来讲解深度学习模型（transformer，GPT，diffusion model，GAN，RNN，CNN，Lora，Resnet，U-Net，LSTM等等）的代码与原理解析。每行代码都有详细的解析，且当涉及到核心知识点时，会提供详细的简介。以 transformer 模型为例，平台提供了很多关于 transformer 的模型，点击每个模型，...
缺少标记数据是从业者通常面临的挑战之一。迁移学习是克服这一问题的途径之一,计算机视觉从业者可以考虑使用ResNet,自然语言处理从业者可以考虑BERT。另一方面,可以生成合成数据以增加标记数据。albumentations和imgaug可以生成图像数据,而nlpaug可以生成文本数据。
深度学习模型常见的有CNN、RNN、LSTM等,另外,如果标签较少,也可以选择利用SMOTE或者GAN来生成一些样本,从而来使用监督DAD,毕竟这类算法的准确率还是会比半监督那些高得多。 Reference [1] 异常检测算法分类及经典模型概览 https://blog.csdn.net/cyan_soul/article/details/101702066 ...
基于层——直接写一个全连接层,LSTM 层。 基于OP 的优势 Tensorflow——更灵活,更可以让研究人员构造新的东西 基于Layer 的优势 Caffe——更易用,让细节暴露的更少;更容易优化。 那么PaddlePaddle是基于OP还是基于layer?PaddlePaddle是一个混合的系统,首先PaddlePaddle支持大部分Layer,但是也支持从OP开始配网络(比如矩...