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RSS订阅原创 深度学习入门——初识BERT模型
对于一个rgb图片，我们知道可以将其表示为三维矩阵作为数据，但对于一个文字，我们能想到最简单最直接的表示方法就是将其表示为一个向量。应该如何表示，可以想到用独热编码，但若使用独热编码来表示文字，每个文字所以需要的维度要两万多维，且无法表示文字之间的相关性，因此我们可以通过模型来学习，经过全连接层，实现降维并增强文字相关性，通常一个文字输出的维度为768维。对于文字常见的输入像是下图，只需要输入对应的编码就可以常见的输出有：每一个文字都输出一个值，比如输出每个文字的词性；
2025-03-03 19:05:39
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原创 深度学习入门——基于卷积神经网络的食物分类项目
数据集有11类食物，带标签的数据有28011个不带标签的数据有6786个，验证集有3011个，测试集有3347个此次项目来自kaggle的比赛https://www.kaggle.com/datasets/zhaopang/ml2021springhw3。
2025-02-27 17:08:48
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原创 深度学习入门——初识卷积神经网络
CNN核心思想是通过卷积操作提取局部特征，并通过多层网络结构逐步组合这些特征，最终实现分类等任务。卷积可称为一种参数共享的不全链接。
2025-02-27 01:15:07
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原创 深度学习入门——简单的神经网络回归项目：新冠病毒感染人数预测
该数据来自于kaggle中比赛项目:https://www.kaggle.com/competitions/ml2021spring-hw1/leaderboard?项目介绍：M国有40个州， 对这四十个州统计了连续三天的新冠阳性人数，和每天的一些社会特征，比如带口罩情况， 居家办公情况等等。现在有一批数据，该数据第三天的数据遮住了，我们就要用前两天的情况以及第三天的特征，来预测第三天的阳性人数。
2025-02-24 14:18:54
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空空如也
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