一亩三分地VGG 网络模型是在 2014 年 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）中提出的，该模型在图像分类任务中取得了优异的成绩。VGG 网络的核心思想是通过使用小尺寸的卷积核（3×3）和增加网络深...
时序卷积网络（TCN）是一种用于处理时序数据的神经网络架构。它在许多任务（如时间序列预测、自然语言处理等）中被认为是替代循环神经网络（RNN）的一个强大模型。 Paper：https://arxiv.org/pdf/18...
在文本处理中，Conv1D 可以处理序列数据。假设我们有一段文本序列，首先会通过词嵌入将每个单词转换成固定维度的向量，然后使用 Conv1D 对这些向量进行卷积操作，以捕获不同大小的上下文窗口中的特征。 1. 计算过程 ...
PaddleNLP 中封装了一些 Encoder，可以帮助我们 sequence 中的多 token 向量转换为 sequence vector，主要方法有： BoWEncoder CNNEncoder GRUEncod...
PaddleNLP 提供多个开源的预训练词向量模型，使用非常便捷。接下来结合官方给出的详细文档总结下主要的内容。 https://paddlenlp.readthedocs.io/zh/latest/model_zoo/...
我们通常用模型包含的参数量和计算量来衡量一个模型的复杂度。参数量指的是模型学习参数数量，它决定了模型的大小，以及内存资源的占用，当然，在训练过程中，模型的实际内存使用量并不仅仅由参数量来决定 模型的计算量指的是浮点数运算...
冀公网安备13050302001966号
最新评论