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...
transformer和CNN有一个区别是transformer是单尺度的算法,而CNN是多尺度的算法。这是由于来自于NLP的transformer,每个词是具有语义信息的,而在处理图像的CNN中,单个像素往往不具有意义,需要借助卷积核并堆叠多层扩大感受野。并且在CNN的网络中,金字塔的结构往往对图像识别是有效的。 3. SparK 为了解决CNN做MIM时的一些限...
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spark集成cnn spark数据集 一、数据源文件下载 二、问题描述 请根据给定的实验数据,在idea中通过Scala编程来计算以下内容: (1)该系总共有多少学生; (2)该系共开设来多少门课程; (3)Tom同学的总成绩平均分是多少; (4)求每名同学的选修的课程门数;
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图片的2D向量 ...
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。
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图片的2D向量神经网络表达能力强 ...
「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...
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]。