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ELECTRA 中文 预训练 ELECTREA 模型: 基于对抗学习 pretrain Chinese Model code Repost from google official code: 具体使用说明：参考 官方链接 Electra Chinese tiny模型路径 google drive electra-tiny baidu drive electra-tiny code:rs99 模型说明 与 tinyBERT 的 配置相同 generator 为 discriminator的 1/4 How to use official code Steps 修改 configure_pretraining.py 里面的 数据路径、tpu、gpu 配置 修改 model_size：可在 code/util/training_utils.py 里面 自行定义模型大小 数据输入格式：原始的

AG新闻分类使用机器学习 新闻分类数据集数据源： : 客观的 新闻分类数据集由“世界”，“体育”，“商业”和“科学”类别的新闻文章组成 给定标题和描述，我们必须确定它属于哪个新闻文章类别。 机器学习问题的类型： 我们必须根据给定的信息预测新闻报道，因此它是多类分类问题 基本概述 数据形状：Train.csv + Test.csv = 120000 + 7600 = 127600行。 Data.columns：类索引，标题，描述 Data.info（）：独立：标题，描述--->对象，从属：类标签-> Int64 机器学习问题的类型 绩效指标 由于这是多类分类问题，因此我们将使用： 1：多类混淆矩阵 2：精确，调出，F1-Score 3：准确性得分，错误得分 解决新闻分类问题的步骤： 第1部分 1：加载数据集----> .csv格式 2：执行探索性数据分析： a] Check

语音情感分析仪 基于长期短期记忆（LSTM）网络的语音情感分析器。 该模型可以有效地分析愤怒，厌恶，恐惧，幸福，中立，悲伤和惊奇的7种基本情绪。 在多伦多情感言语集（TESS）数据集上进行了培训。 这对模型的可推广性造成了一些固有的限制。 由于TESS目前只有两名女性配音演员，并且在录音室中进行录制，因此该模型无法与直接制作相提并论。 该代码在jupyternotebook文件中，并且记录充分。

BERTScore 论文（ICLR 2020）中介绍了自动评估指标。 新闻： 更新至版本0.3.7 与Huggingface的变压器版本> = 4.0.0兼容。 感谢公共贡献者（ ， ， ）。 如果您想在COCO字幕数据集上复制我们的实验，请参见 。 更新至版本0.3.6 支持自定义基准文件 选项--rescale-with-baseline更改为--rescale_with_baseline以便与其他选项一致。 更新至版本0.3.5 与Huggingface的变形金刚> = v3.0.0和次要修复程序（ ， ， ）兼容 与效率相关的几项改进（ ， ） 更新至版本0.3.4 立即与变形金刚v2.11.0兼容（＃58） 对于中国人来说，下载预先训练的体重可能很慢。 我们在百度盘上提供了一些模型的副本。 密码：dhe5 密码：jvk7 cased密码：yx3q 库在其度量标准集合中包括BERTScore。 更新至版本0.3.3 使用空字符串修复错误。 支持6种模型和24种较小的模型。 新增了一个用于保持WMT16英制上不同模型的性能（即

英文字母手语数据集，一共24个英文字母，差不多2000张图片，全部分类可直接使用，分为测试集、验证集和训练集

网络视觉 NeAt（Neural Attention）Vision是一种可视化工具，用于自然语言处理（NLP）任务的深度学习模型的注意力机制。 产品特点 可视化注意力得分，有很多选择。 将可视化文件导出为SVG格式。 如果要在学术论文中使用可视化效果，这将非常方便。 但是，您可能必须将SVG转换为PDF。 可视化模型预测。 显示类的后验分布，回归任务中的错误等。 对于调试模型和检查其行为很有用。 支持分类，多标签分类和回归。 进行了整齐的可视化，以可视化自然语言处理（任务）任务的注意机制的权重。 目前，整洁的视觉只支持可视化的自我注意机制，在句子级别上执行以下任务： 回归：预测单个连

Assembly Language for X86 Processors-高清版PDF

语言翻译器1 这是一个android应用程序，用于将文本和语音输入从英语翻译为其他各种语言，例如法语西班牙语。

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