CRF和LSTM 模型在序列标注上的优劣？

2023-03-31

序列标注是一种重要的自然语言处理任务，通常用于实体识别、命名实体识别、分词、词性标注等。在序列标注中，CRF和LSTM是两种常用的模型，本文将比较它们在序列标注上的优劣。 一、CRF 条件随机场（CRF）是一种无向 ...

pytorch里要加载的数据超过内存大小应该怎么解决？

2023-03-31

PyTorch是一种非常流行的深度学习框架，它提供了许多强大而灵活的工具来帮助数据科学家和机器学习从业者构建和训练神经网络。但在处理大型数据集或模型时，PyTorch可能会面临内存不足的问题。在本文中，我们将讨论如 ...

怎么能成为数据分析师

2023-03-31

数据分析师是当今社会中不可或缺的一类职业，主要负责对各种数据进行收集、整理、分析和挖掘，以便能够从中得出有用的信息和洞见。如何成为一名数据分析师？以下是一些建议：   一、数据分析师的能力 ...

数据分析师所需技能有哪些

2023-03-30

随着数据科学的不断发展，数据分析师这一角色也变得越来越重要。作为数据分析领域的专业人士，数据分析师需要具备广泛的知识和技能，以便能够有效地分析和挖掘数据中的价值。本文将从数据分析师所需的技能方面 ...

数据分析师的技能有哪些

2023-03-30

随着大数据时代的到来，数据分析师这一职业也逐渐得到了人们的关注。作为一个数据分析师，需要具备全方位的技能，以便能够有效地进行数据分析和可视化。本文将从数据分析师的定义、日常工作、技能、培训和认证等方 ...

怎么理解TensorFlow中的Dense?

2023-03-29

在 TensorFlow 中，Dense 是一种常用的层类型，用于构建神经网络中的全连接层。它是一个密集连接的神经网络层，每个神经元与上一层的所有神经元相连。本文将从以下几个方面来解释 TensorFlow 中的 Dense 层。 神经 ...

TensorFlow 和keras有什么区别？

2023-03-28

TensorFlow和Keras都是机器学习领域中的流行框架。它们都被广泛用于深度学习任务，例如图像分类、自然语言处理和推荐系统等。虽然它们都有相似的目标，即使让机器学习更加容易和高效，但是它们之间确实存在一些区别 ...

pytorch自定义loss,如何进行后向传播loss.backward()?

2023-03-28

PyTorch是一种开源的机器学习框架，它提供了建立深度学习模型以及训练和评估这些模型所需的工具。在PyTorch中，我们可以使用自定义损失函数来优化模型。使用自定义损失函数时，我们需要确保能够对该损失进行反向传播 ...

数据分析师实操什么内容

2023-03-28

数据分析是一个不断发展和演变的领域，随着数据量的爆炸式增长，对数据分析师的能力提出了更高的要求。作为数据分析领域的专家，数据分析师需要具备扎实的数据分析技能和相关的建模技能，才能够在数据分析领域中取 ...

数据分析师需要学哪些内容

2023-03-28

数据分析师是一个关键的职业，因为他们可以使用各种工具和技术来分析和挖掘数据，为企业的决策提供支持。在当今快速发展的数字时代，数据分析师的需求量也在不断增加，特别是在机器学习和人工智能技术的推动下，数 ...

Python库Numpy里ndarray.ndim 是什么意思？

2023-03-27

Numpy是Python中一个通用的数值计算库，它主要用于处理多维数组数据。在这个库里，ndarray是我们最常使用的一个类，它表示一种多维数组对象。ndarray.ndim就是描述这个多维数组对象的维度数。 通俗地说，ndarray可以 ...

为什么lstm在时序预测上表现不及传统算法？

2023-03-27

LSTM是一种递归神经网络，通常被用于时序预测任务。它可以捕获长期依赖性，因为它具有内存单元来记住过去的信息。然而，在实践中，我们发现在某些情况下，LSTM要比传统的基于统计学方法的算法表现差。 在本文中，我 ...

pytorch中的钩子（Hook）有何作用？

2023-03-27

PyTorch中的钩子（Hook）是一种可以在网络中插入自定义代码的机制，用于跟踪和修改计算图中的中间变量。钩子允许用户在模型训练期间获取有关模型状态的信息，这对于调试和可视化非常有用。本文将介绍钩子的作用、类 ...

在 Caffe 中如何计算卷积？

2023-03-27

Caffe是一个深度学习框架，它支持多种神经网络模型的训练和推断。其中最基本的操作之一就是卷积（Convolution）。在本文中，我将介绍如何在Caffe中进行卷积操作。 首先，我们需要了解卷积的定义。卷积是一种数学运算 ...

keras比tensorflow差在哪里？

2023-03-23

Keras是一个高级神经网络API，它为深度学习提供了一种简单而有效的方式。TensorFlow是一个流行的深度学习框架，它提供了底层API和许多工具和库。虽然两者都是用于深度学习的强大工具，但它们之间有一些区别。 灵活 ...

LSTM里Embedding Layer的作用是什么？

2023-03-22

LSTM是一种经典的循环神经网络，已经广泛应用于自然语言处理、语音识别、图像生成等领域。在LSTM中，Embedding Layer（嵌入层）是非常重要的一部分，它可以将输入序列中的每个离散变量映射成一个连续向量，从而便于 ...

Transformer是否适合用于做非NLP领域的时间序列预测问题？

2023-03-22

Transformer是一种广泛应用于自然语言处理（NLP）领域的深度学习模型，其在机器翻译、情感分析等任务中取得了显著的成果。然而，随着深度学习技术的不断发展，越来越多的研究表明Transformer也可以应用于非NLP领域中 ...

时间序列预测很火的一维CNN LSTM结构，CNN和LSTM之间该如何连接？

2023-03-22

时间序列预测是一项重要的任务，许多研究人员和数据科学家都致力于提高其准确性。近年来，一维CNN-LSTM结构已成为时间序列预测中最受欢迎的模型之一，因为它可以同时利用CNN和LSTM的优点。在本文中，我们将探讨如何 ...

苹果 M1 芯片的神经单元可否用于训练 Pytorch 深度学习网络模型？

2023-03-22

苹果于2020年发布了自家研发的M1芯片，它是一款基于ARM架构的芯片，能够为Mac电脑带来更高的性能和效率。其中一个引人注目的特点就是M1芯片搭载了神经单元（Neural Engine），这是一种专门用于机器学习任务的硬件 ...

LSTM如何来避免梯度弥散和梯度爆炸？

2023-03-22

LSTM（Long Short-Term Memory）是一种常用的循环神经网络架构，主要应用于序列数据的处理。在训练LSTM模型时，由于网络层数和时间步长的增加，会出现梯度弥散和梯度爆炸的问题。本文将介绍LSTM是如何通过一系列的改 ...