2. CNN做MIM的限制 2.1. data distribution shift 2.2. mask pattern vanishing 2.3. Single-scale algorithm cannot learn multi-scale (hierarchical) features 3. SparK 3.1. sparse convolution 3.2. Hierarchical encoding and decoding 4. 实验 4.1. CNN预训练比transformer预训练好 4.2. 下游任务的迁移学习 4.3...
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object studentCount { def main(args: Array[String]): Unit = { //1、创建SparkConf对象,该对象初始化一些数据,如该scala代码程序的名字,连接到主节点master的url地址 val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("WordCount") //...
很多东西最后学了以后发现效果还挺好。以前LSTM当老大的时候NLP这边也有用TextCNN的,也挺好。说到这里我突然想到一个点子,你说我们把Bert里面去掉Transformer,把SparK这套Sparse Conv用在文本上加上U-Net来做Seq2Seq的预训练,说不定也行,说不定最后证明attention根本不是all you need,这套训练任务才最顶用(笑) ...
20世纪60年代,Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性,继而提出了卷积神经网络(Convolutional Neural Networks-简称CNN)。现在,CNN已经成为众多科学领域的研究热点之一,特别是在模式分类领域,由于该网络避免了对图像的复杂前期预处理,可以直接...
基于Spark /Tensorflow使用CNN处理NLP的尝试 前言 关于CNN如何和NLP结合,其实是被这篇文章指导入门的 。 我觉得使用CNN去处理一些NLP的分类问题,是非常不错的。 主要好处有: CNN能自动抽取出一些高级特征,减少了特征工程的时间 使用WordEmbedding技术将词汇表达为向量后,可以很方便的将文本表示为类似...
「大规模预训练」是 AI 各领域愈发浮出水面的宏图愿景。BERT 预训练与 GPT 齐名,分别被证明在语言理解和语言生成下游任务上取得了卓越性能,是 NLP 表征学习的利器。「卷积模型」则是视觉领域的中流砥柱。得益于高度并行化和局部化,CNN 长期积累的硬件优化使其成为现实工业界中不可代替的骨干。「强大的预训练的卷...
计算机毕业设计hadoop+spark+cnn卷积神经天气预测系统 天气可视化 大数据毕业设计 开发技术 python爬虫、spark、hadoop、sklearn、深度学习模型、echarts、springboot 运行截图
实验室有4台神服务器,每台有8个tesla-GPU,然而平时做实验都只使用了其中的一个GPU,实在暴遣天物! 于是想用Spark来把这些GPU都利用起来。听闻Docker是部署环境的神器,于是决定使用docker安装部署Spark集群来训练CNN。配置环境虽然简单,纯苦力活,但配过的人都知道,里面有太多坑了。
任何Spark程序都是SparkContext开始的,SparkContext的初始化需要一个SparkConf对象,SparkConf包含了Spark集群配置的各种参数。 初始化后,就可以使用SparkContext对象所包含的各种方法来创建和操作RDD和共享变量。 Scala: 1 2 3 4
文章使用 CNN-based 和 attention-based 的模型簇进行实验,在 ImageNet 数据集上测试了 VGG-16,ResNet-18,ResNet-50 网络,在 GLUE 数据集上测试 BERT-based 模型,以及 ViT 模型。与 SPARK 进行对比的 baseline 架构有:Eyeriss [6], BitFusion [7], OLAccel [1], ANT [8], Olive [9]。