PyTorch 自然语言处理(Natural Language Processing with PyTorch 中文版)译者:Yif Du 协议:CC BY-NC-ND 4.0 欢迎任何人参与和完善:一个人可以走的很快,但是一群人却可以走的更远。本书旨在为新人提供自然语言处理(NLP)和深度学习,以涵盖这两个领域的重要主题。这两个主题领域都呈指数级增长。对于一本介绍深度学...
因此,在NLP任务中,对抗训练的角色不再是为了防御基于梯度的恶意攻击,反而更多的是作为一种regularization,提高模型的泛化能力。 有了这些“思想准备”,我们来看看NLP对抗训练的常用的几个方法和具体实现吧。 5. NLP中的两种对抗训练 + PyTorch实现 a. Fast Gradient Method(FGM) 需要使用对抗训练的时候,只需要添加五...
本教程需要你至少安装了PyTorch、了解Python、了解张量(Tensors): https://pytorch.org/ 安装说明 Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz 初识PyTorch Learning PyTorch with Examples 广泛深入了解 PyTorch for Former Torch Users 之前使用过Lua Torch 想了解序列到序列网络(Sequence to Sequence networks)及...
We will now walk through building a neural network from scratch in PyTorch. Here, we have a small.csvfile containing several examples of images from the MNIST dataset. The MNIST dataset consists of a collection of hand-drawn digits between 0 and 9 that we want to attempt to classify. The ...
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2209.00099.pdf 效率通常是指输入系统的资源与系统产出之间的关系,一个高效的系统能在不浪费资源的情况下产生产出。在 NLP 领域,我们认为效率是一个模型的成本与它产生的结果之间的关系。 方程(1)描述了一个人工智能模型产生某种结果(R)的训练成本(Cost)与三个(不完备的)因素成...
[1]. 知乎:【炼丹技巧】功守道:NLP中的对抗训练 + PyTorch实现 [2]. FGSM: Explaining and Harnessing Adversarial Examples [3]. FGM: Adversarial Training Methods for Semi-Supervised Text Classification [4]. FreeAT: Adversarial Training for Free!
一般来说,PyTorch中量化模块的forward过程会先对量化权重进行反量化后使用浮点数进行计算。 量化简单来说:将用小数计算结果的模型,转换成用整数计算,中间自然有精度损失(因为小数位没了,而且浮点数翻译成整形再转回来是有损压缩过程)。 有了这个定义,我们就可以继续下面要讲的部分。在继续下面的内容之前,还是建议大家...
AllenNLP是 Allen AI实验室的作品,采用深度学习技术,基于PyTorch开发。 http://allennlp.org/ Allen AI实验室由微软联合创始人Paul G. Allen投资创立。 http://allenai.org/ python版的汉字转拼音软件 https://github.com/mozillazg/python...
Pytorch实现nlp分类 pytorch nlp 中文 NLP FROM SCRATCH: CLASSIFYING NAMES WITH A CHARACTER-LEVEL RNN 从头开始NLP:使用字符级RNN对名称进行分类 作者:Sean Robertson 我们将建立和训练一个基本的字符级RNN来分类单词。字符级RNN将单词读取为一系列字符——在每一步输出一个预测和“隐藏状态”,并将之前的隐藏状态...
一、Interpreting and improving natural-language processing (in machines) with natural language-processing (in the brain)论文链接：https://arxiv.org/pdf/1905.11833.pdf 首先，我们来看看如何解释机器中的自然语言处理和大脑中的自然语言处理之间的关系。深度神经网络应用于 NLP 任务中获得了非常好的效果，这些...