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摘要： 上篇文章我们已经介绍了Hugging Face的主要类，在本文中将介绍如何使用Hugging Face进行BERT的微调进行评论的分类。其中包含：AutoTokenizer、AutoModel、Trainer、TensorBoard、数据集和指标的使用方法。 在本文中，我们将只关注训练和测试拆分。每 阅读全文

摘要： 这篇文章主要介绍 Z. Dai 等人的论文 CoAtNet: Marrying Convolution and Attention for All Data Sizes。（2021 年）。 2021 年 9 月 15 日，一种新的架构在 ImageNet 竞赛中的实现了最先进的性能 (SOTA)。C 阅读全文

摘要： 条件随机场(CRF)由Lafferty等人于2001年提出，结合了最大熵模型和隐马尔可夫模型的特点，是一种无向图模型，常用于标注或分析序列资料，如自然语言文字或是生物序列。近年来在分词、词性标注和命名实体识别等序列标注任务中取得了很好的效果。 条件随机场是一类最适合预测任务的判别模型，其中相邻的上下 阅读全文

摘要： 当我们考虑时间序列的增强树时，通常会想到 M5 比赛，其中前十名中有很大一部分使用了 LightGBM。但是当在单变量情况下使用增强树时，由于没有大量的外生特征可以利用，它的性能非常的糟糕。 首先需要明确的是M4 比赛的亚军 DID 使用了增强树。但是它作为一个元模型来集成其他更传统的时间序列方法。 阅读全文

摘要： 动机 GAN 中的生成器通常以随机采样的潜在向量 z 作为输入，生成高保真图像。通过改变潜在向量 z，我们可以改变输出图像。 然而，为了改变输出图像中的特定属性（例如头发颜色、面部表情、姿势、性别等），我们需要知道移动潜在向量 z 的特定方向。 以前的一些文章试图以监督的方式解释潜在的语义。他们通常 阅读全文

摘要： 遗传算法可以做什么？ 遗传算法是元启发式算法之一。它有与达尔文理论（1859 年发表）的自然演化相似的机制。如果你问我什么是元启发式算法，我们最好谈谈启发式算法的区别。 启发式和元启发式都是优化的主要子领域，它们都是用迭代方法寻找一组解的过程。启发式算法是一种局部搜索方法，它只能处理特定的问题，不能 阅读全文

摘要： 主要包括Pipeline, Datasets, Metrics, and AutoClasses HuggingFace是一个非常流行的 NLP 库。本文包含其主要类和函数的概述以及一些代码示例。可以作为该库的一个入门教程 。 Hugging Face 是一个开源库，用于构建、训练和部署最先进的 N 阅读全文

摘要： D分离（D-Separation）又被称作有向分离，是一种用来判断变量是否条件独立的图形化方法。相比于非图形化方法，D-Separation更加直观且计算简单。对于一个DAG（有向无环图），D-Separation方法可以快速的判断出两个节点之间是否是条件独立的。 了解 D 分离 在贝叶斯网络中，D 阅读全文

摘要： 本文中将讨论如何建立一个有效的混合预测器，并对常见混合方式进行对比和分析 基于树的算法在机器学习生态系统中是众所周知的，它们以主导表格的监督任务而闻名。在学习过程中，树的分裂标准只关注相关特征和有用值的范围，所以给定一组表格特征和要预测的目标，无需太多配置和特定的预处理就可以得到令人满意的结果。 但 阅读全文

摘要： 自监督 ResNets 能否在 ImageNet 上没有标签的情况下超越监督学习？ 在本文中将介绍最近一篇推动自监督学习状态向前发展的论文，该论文由 DeepMind 发表，绰号为 ReLICv2。 Tomasev 等人的论文“Pushing the limits of self-supervise 阅读全文