机器学习 - 第 2 页 - 一亩三分地

Learning Rate Scheduler（一）机器学习
torch.optim.lr_scheduler 提供了动态调整学习率的方法。在使用的时， Learning Rate Scheduler 一般在优化器的更新参数之后调用。另外，我们也可以在程序中使用...
老孟2025-07-28173200
基于 PEGASUS 生成中文文本摘要未分类
PEGASUS 是一种编码器-解码器模型，接下来我们基于开源的 PEGASUS 预训练模型来微调自己的生成式文本摘要模型。感谢 https://huggingface.co/IDEA-CCNL 给开源...
老孟2025-07-2823104
基于 GAN 网络 STL10 生成图像机器学习
STL-10 是一个用于图像识别和生成任务的数据集，训练集共计 5000 张图片，测试集共计 8000 张，另外包含 100000 张无标签图像，适用于无监督和半监督学习。图像尺寸为 96×96，适合...
老孟2025-07-2814600
伯努利朴素贝叶斯（Bernoulli NB）机器学习
伯努利朴素贝叶斯（Bernoulli Naive Bayes）分类器是一种基于贝叶斯定理的概率分类器，常用于处理文本分类等离散数据。它假设特征之间是条件独立的，并且每个特征都遵循伯努利分布，即每个特征...
老孟2025-07-28166104
索贝尔算子（Sobel）图像边缘检测机器学习
Sobel 算子是一种常用的图像处理工具，它描述了图像中每个像素点处的亮度或颜色值变化方向和强度。它通常用于分析图像的边缘、纹理、形状和其他特征。在二维图像中，梯度通常是两个分量的矢量，分别表示在水...
老孟2025-07-28135902
AUC（Area Under the Curve）机器学习
AUC（Area Under the Curve）是一种常用二分类评估方法，它指的是 ROC 曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）下的面积。 1. R...
老孟2025-07-2871000
循环神经网络（RNN）机器学习
循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类用于处理序列数据的神经网络。什么是序列数据？序列数据是指按照一定顺序排列的数据集合，其中的每个元素被称为序列的一个项。...
老孟2025-07-2849200
长短期记忆网络（LSTM）机器学习
长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是一种特殊的循环神经网络（RNN），与传统的 RNN 相比，在处理涉及较长距离时间依赖的任务中表现出更强的能力。 1. 算法原理...
老孟2025-07-2881700
门控循环单元（GRU）机器学习
门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU）是一种改进的循环神经网络（RNN）架构，旨在解决传统 RNN 在处理长序列时面临的梯度消失问题。GRU 由 KyungHyun Cho...
老孟2025-07-2869700
自动混合精度（AMP）机器学习
自动混合精度是一种能够提升训练效率的方法。它通过减少训练过程中的显存使用，从而提高 batch_size 大小，加快模型训练。在 PyTorch 中张量默认使用的是 float32 类型，如果我们能够...
老孟2025-07-28191101
基于 RNN/GRU/LSTM 手撸实现评论分类模型机器学习
本文将从零开始，详细讲解如何使用递归神经网络（RNN/GRU/LSTM）实现文本情感分类。我们将基于 PyTorch 从头构建一个模型，并应用于情感分析任务。内容涵盖数据预处理、构建词汇表、分词器、模...
老孟2025-07-28112305
全量微调 Qwen2.5-0.5B-Instruct 分类任务机器学习
Qwen2.5-0.5B-Instruct 是阿里云 Qwen 团队开发的 Qwen2.5 系列语言模型中的一个指令微调模型，参数规模为 0.5B，类型为因果语言模型，经过了预训练（Pretraini...
老孟2025-07-28232222

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基于 GAN 网络 STL10 生成图像 机器学习

伯努利朴素贝叶斯（Bernoulli NB）机器学习

索贝尔算子（Sobel）图像边缘检测 机器学习

AUC（Area Under the Curve）机器学习

循环神经网络（RNN）机器学习

长短期记忆网络（LSTM）机器学习

门控循环单元（GRU）机器学习

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基于 RNN/GRU/LSTM 手撸实现评论分类模型 机器学习

全量微调 Qwen2.5-0.5B-Instruct 分类任务 机器学习

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