T5自然问题 T5 for NQ是针对自然问题的文本到文本的问答。 它使用自然问题（NQ）数据集对T5模型进行微调，该数据集旨在使用实际用户问题和注释者从Wikipedia中找到的相应答案来训练和评估自动QA系统。 安装 克隆仓库，然后进入目录。 运行pip install -e . 。 数据集 要下载数据集，请首先 。 因此，创建目录data/natural-questions/并使用以下格式下载原始格式的完整数据集（而不是简化的训练集）： gsutil -m cp -R gs://natural_questions/v1.0 data/natural-questions 用法 为实验配置所有超参数，以编辑params.yaml 。 因此，请继续： python src/main.py -c params.yaml

迁移学习从根本上改变了自然语言处理(NLP)的处理范式。许多最先进的模型首先在大型文本语料库上进行预先训练，然后在下游任务上进行微调。

俄语文本摘要的GPT-3微调_Fine-tuning GPT-3 for Russian Text Summarization.pdf

|简体中文 ERNIE是百度开创性提出的基于知识增强的持续学习语义理解框架，该框架将大数据预训练与多源丰富知识相结合，通过持续学习技术，不断吸收海量文本数据中文字句，结构，语义等方面ERNIE在情感分析，文本匹配，自然语言推理，词法分析，阅读理解，智能问答等16个公开数据集上全面显着超越世界领先技术，在国际权威的通用语言理解上评估基准GLUE上，突破首次突破90分，获得全球第一。在今年3月落下帷幕的全球最大语义评价。SemEval2020上，ERNIE摘得5项世界冠军，该技术也被全球顶级科技商业杂志《麻省理工科技评论》官方网站报道，相关创新成果也被国际顶级学术会议AAAI，IJCAI收录。E

BERT属性提取 基于bert的知识图谱属性撤销 将BERT用于KnowledgeGraph中的属性提取有两种方法，即微调和特征提取。 知识图谱百度百科人物词条属性撤除，使用基于伯特的微调微调和特征提取特征提取方法进行实验。 先决条件 Tensorflow >=1.10 scikit-learn 预训练模型 ：简体中文和繁体中文，12层，隐藏768、12头，110M参数 正在安装 没有 数据集 该数据集是根据百度百科字符条目构建的。 筛选出不包含实体和属性的语料库。 实体和属性是从名称实体识别获得的。 标签是从“百度百科”信息框中获取的，大多数标签是手动标签的，因此有些标签不是很好。 例

本文介绍了如何在pytorch下搭建AlexNet，使用了两种方法，一种是直接加载预训练模型，并根据自己的需要微调（将最后一层全连接层输出由1000改为10），另一种是手动搭建。 构建模型类的时候需要继承自torch.nn.Module类，要自己重写__ \_\___init__ \_\___方法和正向传递时的forward方法，这里我自己的理解是，搭建网络写在__ \_\___init__ \_\___中，每次正向传递需要计算的部分写在forward中，例如把矩阵压平之类的。 加载预训练alexnet之后，可以print出来查看模型的结构及信息： model = models.alexn

支持srt和ass格式，支持微调字幕，支持修改字幕文字大小，颜色，位置

图像滤镜艺术---人脸编辑(五官微调+瘦脸美型)-附件资源

半监督序列学习 此回购记录了重现论文给出的结果的实验​​。 简而言之，我们在未标记的文本数据上对序列自动编码器或语言模型进行预训练，然后使用标记的文本数据对使用预训练权重初始化的基于RNN的序列分类器进行微调，与随机初始化的权重相比，分类精度更高。 资料准备 IMDB数据集 我们为此实验使用。 下载并解压缩，导航至目录aclImdb/train ，该目录aclImdb/train中包含带aclImdb/train/pos的正（ aclImdb/train/pos ）和带标签的负性（ aclImdb/train/neg ）以及未标签的评论（ aclImdb/train/unsup ）。 然后cd进入每个子目录并运行 for f in *.txt; do (cat "${f}"; echo) >> pos.txt; done for f in *.txt; do (cat "${f}"; ec

基于NIH ChestX-ray14的肺部疾病诊断 该项目是一种高性能的胸部X射线图像多标签分类算法，有可能帮助放射科医生更好地诊断肺部疾病。 该算法的基准是 ，我从本文中学到了很多东西，可以帮助我很好地训练DenseNet121。 所有在NIH ChestX-ray14数据集上训练的模型，您都可以在下载数据 快速开始 下载ChestX-ray14数据集，将所有14 xxx.tar.gz文件解压缩到单个tar -xvzf *ZIPFILENAME*在终端中运行tar -xvzf *ZIPFILENAME* ，ZIPFILENAME是您要解压缩的.tar.gz文件。 修改shell / write_all.sh中的映像路径，该映像路径由--dataset_dir标记匹配。 将您的工作目录更改为ChestRayXNet。 运行shell / write_all.sh将所有112,120幅