ImageNet上训练好的 inception_resnet_v2_2016_08_30模型，imagenet，可用于图像识别

不同基站和用户间由于距离变化等使传播时延不同而造成小区间的迟延干扰,严重恶化了系统性能。为此,探讨了如何利用SLNR ( Signal to Leakage Noise Ratio)预编码抑制小区间的迟延干扰,给出了小区协作的系统模型及小区间迟延干扰分析。针对存在迟延的LTE ( Long Term Evolution)系统设计了一种基于SLNR 准则的迟延SLNR预编码,以抑制小区间的迟延干扰,降低接收终端的复杂度。同时,对迟延SLNR预编码在LTE系统多基站协作环境下的性能进行了仿真。仿真结果表明,该

在训练yolov模型时，难以避免的会用到预训练模型，这里帮你整理了yolo系列训练所需要的大部分预训练权重，避免了你需要在外网下载的龟速，希望可以帮到正在需要的你。

伯特 ***** 2020年3月11日新产品：更小的BERT模型***** 此版本发行了24个较小的BERT模型（仅限英语，无大小写，使用WordPiece掩码进行了培训），在读物精通的 。 我们已经证明，除了BERT-Base和BERT-Large之外，标准BERT配方（包括模型体系结构和训练目标）对多种模型尺寸均有效。 较小的BERT模型适用于计算资源有限的环境。 可以按照与原始BERT模型相同的方式对它们进行微调。 但是，它们在知识提炼的情况下最有效，在这种情况下，微调标签是由更大，更准确的老师制作的。 我们的目标是允许在计算资源较少的机构中进行研究，并鼓励社区寻找替代增加模型容量的创新方向。 您可以从 下载全部24个，也可以从下表单独下载： 高= 128 高= 256 高= 512 高= 768 L = 2 L = 4 L = 6 L = 8 L = 10 L = 12 请注意，此版本中包含的BERT-Base模型仅出于完整性考虑； 在与原始模型相同的条件下进行了重新训练。 这是测试集上相应的GLUE分数： 模型 得分 可乐 SST-2 MR

FinBERT-QA：使用 BERT 回答金融问题 FinBERT-QA 是一个问答系统，用于从数据集的任务 2 中检索有金融段落。 请参阅获取更多信息。 该系统使用来自信息检索和自然语言处理的技术，首先使用 Lucene 工具包检索每个查询的前 50 个候选答案，然后使用预训练的模型的变新排列候选答案。 FinBERT-QA 从 Huggingface 的库构建并应用 Transfer and Adapt [ ] 方法，首先将预训练的 BERT 模型转移并微调到一般 QA 任务，然后使用 FiQA 数据集将该模型适应金融领域。 转移步骤在的数据集上使用微调的 BERT 模型 ，它从 TensorFlow 转换为 PyTorch 模型。 在三个排名评估指标（nDCG、MRR、Precision）上结果平均提高了约 20%。 Overview of the QA pipeline:

albert_zh 使用TensorFlow实现的实现 ALBert基于Bert，但有一些改进。 它以30％的参数减少，可在主要基准上达到最先进的性能。 对于albert_base_zh，它只有十个百分比参数与原始bert模型进行比较，并且保留了主要精度。 现在已经提供了针对中文的ALBERT预训练模型的不同版本，包括TensorFlow，PyTorch和Keras。 海量中文语料上预训练ALBERT模型：参数充分，效果更好。预训练小模型也能拿下13项NLP任务，ALBERT三大改造登顶GLUE基准 一键运行10个数据集，9个层次模型，不同任务上模型效果的详细对比，见 一键运行CLUE中

自然语言处理学习笔记 机器学习及深度学习原理和示例，基于Tensorflow和PyTorch框架，Transformer，BERT，ALBERT等最新预训练模型以及源代码详解，以及基于预训练模型进行各种自然语言处理任务。以及模型部署 两种传统的模型： 基于规则或模板生成对话系统 基于概率的语言模型利用语料数据，实现了简略的2-gram模型，并利用该模型判断句子的合理性 根据中国城市的位置信息，实现简单的路径规划系统 根据武汉地铁的各站点的位置信息，实现简单的路径规划系统 图的广度优先搜索及深度优先搜索 搜索问题的抽象模式 旅行推销员问题 启发式 A *搜索 动态规划 机器学习算法，及其应用 python实现基本的神经网络：激活函数，损失函数，前向传播，反向传播 python实现各种梯度下降算法，初始化，批量归一化，正则化 python实施CNN ： Tensor Flow基本概念，张量，

MATLAB语音信号处理包括预加重程序加窗分等等

可视化 使用Tensorflow和Keras中的预训练网络对大型数据集图像进行TSNE可视化 依存关系 麻木 张量流 凯拉斯 keras_vggface scikit学习 matplotlib glob2 皮尔 用法： 执行python tsne-visualization.py --help进行使用

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