EM 알고리즘을 사용하여 웨이블릿 도메인에서 은닉 마르코프 모델의 매개 변수 훈련 - 코드 세계

EM 알고리즘을 사용하여 웨이블릿 도메인에서 은닉 마르코프 모델의 매개 변수 훈련

기타 2021-03-21 00:38:19 독서 시간: null

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R 언어는 캐럿 패키지를 사용하여 xgboost 모델(xgbDART 알고리즘, 사용된 드롭아웃 아이디어)을 빌드하여 회귀 모델을 빌드하고, 메서드 매개변수를 통해 알고리즘 이름을 지정하고, trainControl 함수를 통해 교육 프로세스를 제어합니다.

Prompt-"디자인 프롬프트 템플릿: 사전 훈련된 모델의 우수한 성능을 달성하기 위해 더 적은 데이터를 사용하여 Few-Shot 및 Zero-Shot 작업을 지원합니다."

Pytorch는 사전 훈련 된 모델을로드하고, 미세 조정하고, 기존 모델에 자체 레이어를 추가하고, 레이어마다 다른 매개 변수 업데이트를 설정합니다.

pytorch는 모델 매개 변수를 인쇄하고 훈련 및 기타 작업을 중지합니다.

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Bert의 개선은 주로 훈련 코퍼스 증가, 사전 훈련 작업 추가, 마스크 방법 개선, 모델 구조 조정, 하이퍼파라미터 조정, 모델 증류 등에 반영됩니다.

훈련 과정을 모니터링 visdom 응용 프로그램 사용, viz.line 매개 변수 설명

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[tensorflow]: 소스 코드에서 docker를 사용하여 tensorflow를 컴파일합니다.이미지의 환경이 구성됩니다.컴파일을 실행하고 메모리 및 cpu 매개 변수를 설정하십시오.

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