预训练语言模型结构的模型和调用框架。'...预训练语言模型结构的模型和调用框架。'...预训练语言模型结构的模型和调用框架。'...预训练语言模型结构的模型和调用框架。'...预训练语言模型结构的模型和调用框架。'
使用tf.keras，您可以设计，拟合，评估和使用深度学习模型，从而仅用几行代码即可做出预测。它使普通的深度学习任务（如分类和回归预测建模）可供希望完成任务的普通开发人员使用。...开发递归神经网络模型 如何使用高级模型功能 如何可视化深度学习模型 如何绘制模型学习曲线 如何保存和加载模型 如何获得更好的模型性能 如何减少辍学过度拟合 如何通过批量归一化来加速培训 如何在适当的时间停止训练并尽早停止...这些并不是您可以用来学习算法工作方式的唯一工具。您还可以使用代码并探索具有不同输入和输出的算法行为。了解数学不会告诉您选择哪种算法或如何对其进行最佳配置。 您无需知道算法的工作原理。...它涉及显式地将一层的输出连接到另一层的输入。每个连接均已指定。 首先，必须通过Input类定义输入层，并指定输入样本的形状。定义模型时，必须保留对输入层的引用。 ......＃定义层 x_in = Input(shape=(8,)) 接下来，可以通过调用层并传递输入层来将完全连接的层连接到输入。这将返回对该新层中的输出连接的引用。
前者返回对应于模型中不同层的 NumPy 数组列表。 后者接受 NumPy 数组列表并更新内存中的模型。...另外，值得一提的是 Keras 和tf.keras是两个完全不同的包，作为 TF 2.0 的一部分，应使用tf.keras。...使用 tf.keras 2.0 创建模型 在本节中，我们将学习tf.keras API 的三种主要类型，以定义神经网络层，即： 顺序 API ：这些基于堆叠的 NN 层，可以是密集（前馈）层，卷积层或循环层...，该函数不仅返回输入张量的副本，而且还返回以默认梯度作为参数并返回裁剪后的梯度的函数。...它还详细介绍了如何在训练时保存，恢复模型以进行将来的训练以及进行推断。
使用tf.keras，您可以设计，拟合，评估和使用深度学习模型，从而仅用几行代码即可做出预测。它使普通的深度学习任务（如分类和回归预测建模）可供希望完成任务的普通开发人员使用。...开发递归神经网络模型 如何使用高级模型功能 如何可视化深度学习模型 如何绘制模型学习曲线 如何保存和加载模型 如何获得更好的模型性能 如何减少辍学过度拟合 如何通过批量归一化来加速培训 如何在适当的时间停止训练并尽早停止...这些并不是您可以用来学习算法工作方式的唯一工具。您还可以使用代码并探索具有不同输入和输出的算法行为。了解数学不会告诉您选择哪种算法或如何对其进行最佳配置。 您无需知道算法的工作原理。...它涉及显式地将一层的输出连接到另一层的输入。每个连接均已指定。 首先，必须通过Input类定义输入层，并指定输入样本的形状。定义模型时，必须保留对输入层的引用。....# define the layersx_in = Input(shape=(8,)) 接下来，可以通过调用层并传递输入层来将完全连接的层连接到输入。这将返回对该新层中的输出连接的引用。
不过，你可以使用 Functional API 来构建更高级的模型，定义复杂的拓扑结构，包括多输入和多输出模型，具有共享层的模型以及具有残差连接的模型。...使用 Functional API 构建模型时，神经层是可调用的，并可以返回张量作为输出。然后可以使用这些输入张量和输出张量来定义模型。...如果你发现 tf.keras 限制了你的应用领域，你还有其他选择： 使用独立于 Keras 模型定义的 tf.keras 神经层，并编写自己的梯度和训练代码。...请注意，tf.layers 中的非面向对象层将被弃用，tf.contribution（包括高级API，如 tf.contribution.slim 和 tf.contribution.learn）在 TF...我们还将努力添加作为 Premade Estimators 实现的模型的 Keras 版本，并扩展 Keras 以更好地满足大规模生产的要求。
applications：tf.keras.applications中包含的是已经进行预训练的神经网络模型，可以直接进行预测或者迁移学习。目前该模块中包含了主流的神经网络结构。...使用tf.keras高阶API构建神经网络模型 在TensorFlow 2.0中可以使用高阶API tf.keras.Sequential进行神经网络模型的构建。示例代码如下： 1....使用tf.keras高阶API训练神经网络模型 在完成神经网络模型的构建和编译之后，需要准备训练数据，然后对神经网络模型进行训练。...可以使用tf.keras.Sequential的fit方法进行训练，示例代码如下： 1. #随机生成一些训练数据，在-10到10的范围内生成700个等差数列作为训练输入 2....使用tf.keras高阶API保存神经网络模型 在完成神经网络模型的训练之后，可以使用Sequential的save方法将训练的神经网络模型保存为H5格式的模型文件。示例代码如下： 1.
这里我们使用Tf.Keras函数的api。使用函数api而不是序列api的原因是，它提供了构建这个特定模型所需的灵活性。 接下来，让我们定义学习下采样模块的层。...在这一节中，我们引入了不同的bottleneck 残差块，并引入了一个特殊的模块，即金字塔池化模块(PPM)来聚合不同的基于区域的上下文信息。 让我们从bottleneck 残差块开始。 ?...因此，在实现过程中，我也按照论文的要求引入了这两层。 在根据最终输出的需要进行上采样之后，SoftMax将作为最后一层的激活。...现在我们已经添加了所有的层，让我们创建最终的模型并编译它。...为了创建模型，如上所述，我们使用了来自TF.Keras的函数api。这里，模型的输入是学习下采样模块中描述的初始输入层，输出是最终分类器的输出。
为了完成模型，将最后的输出张量从卷积基（形状（28,28,64））馈送到一个或多个密集层中以执行分类。密集层将矢量作为输入（1D），而当前输出是3D张量。...既可以使用预先训练的模型，也可以使用预先训练过的convents进行迁移学习。迁移学习背后的直觉如果这个模型是在一个足够大且通用的数据集上训练的，那么这个模型将有效地作为视觉世界的通用模型。...添加分类层 在下载预训练模型时，通过指定include_top=False参数删除了它的分类部分，因为它特定于训练模型的类集。现在添加一个新的分类层，它将特定于tf_flowers数据集。...如果在预先训练的模型上添加一个随机初始化的分类器并尝试联合训练所有图层，则渐变更新的幅度将太大（由于分类器的随机权重），并且预训练模型将忘记它所学到的一切。...以下代码加载并预处理输入图像，并使用上面的REST端点发出POST请求。
这里我们使用Tf.Keras函数的api。使用函数api而不是序列api的原因是，它提供了构建这个特定模型所需的灵活性。 接下来，让我们定义学习下采样模块的层。...在这一节中，我们引入了不同的bottleneck 残差块，并引入了一个特殊的模块，即金字塔池化模块(PPM)来聚合不同的基于区域的上下文信息。 让我们从bottleneck 残差块开始。...因此，在实现过程中，我也按照论文的要求引入了这两层。 在根据最终输出的需要进行上采样之后，SoftMax将作为最后一层的激活。...现在我们已经添加了所有的层，让我们创建最终的模型并编译它。...为了创建模型，如上所述，我们使用了来自TF.Keras的函数api。这里，模型的输入是学习下采样模块中描述的初始输入层，输出是最终分类器的输出。
『ERNIE-GEN』主要针对: 生成训练中的“曝光偏置(exposure bias)”问题； 如何用人类写作习惯去训练自然语言生成； 如何在预训练中增强encoder和decoder的交互。...Ground Truth作为decoder端的输入，而解码时用之前生成的序列作为decoder端的输入，导致训练和解码的产生偏差； 「逐字符学习」问题：传统的seq2seq训练，采用逐字符(word-by-word...「Noise-aware Generation Method 噪声感知生成」 针对训练和测试中 的差异，ERNIE-GEN在训练中对decoder的输入序列添加随机噪声，来训练模型感知错误，并通过调整...在实现中，「Contexture Flow」、「Word-by-word Flow」和「Span-by-span Flow」的输入分别是 、 和 ，并通过不同的_attention mask_矩阵...总结 ERNIE-GEN针对生成任务的具体问题，如“曝光偏置”、局部强依赖性等，提出了一套在预训练中可行的解决方案，增强了自然语言生成学习的鲁棒性。
ControlNet锁定了就绪的大型扩散模型，并重用它们深层和稳健的编码层，这些层已经通过数十亿张图像进行了预训练，作为学习多样的条件控制的强大支撑。...提出一种微调方法，从预训练的扩散模型中抹除某个视觉概念，只需提供风格的名称，并使用负向指导作为教师。...如何在不重新训练模型的情况下去除这些受版权保护的概念或图像？ 为实现这一目标，提出一种高效的消除预训练模型中概念的方法，即阻止生成目标概念。...介绍了一种混合提示技术，通过在去噪过程中在不同的提示之间切换，来获得多种形状选择。 为定位图像空间的操作，提出了两种使用自注意力层和交叉注意力层的定位技术。...具体而言，利用现成的预训练网络，如人脸检测模型，构建时间独立的能量函数，指导生成过程而无需进行训练。
在此，我们采用彩色图像作为输入，输入图像尺寸为 （128,128,3） ，将该参数传递给 shape，从而完成输入层的构建。...使用预训练的模型 在上一节中，我们训练了一个简单的 CNN 模型，它给出了大约 70％ 的准确率。通过使用更大、更复杂的模型，获得更高的准确率，预训练模型是一个很好的选择。...预训练模型通常已经在大型的数据集上进行过训练，通常用于完成大型的图像分类任务。直接使用预训练模型来完成我们的分类任务，我们也可以运用迁移学习的方法，只使用预训练模型的一部分，重新构建属于自己的模型。...注意：本节中的微调操作是针对预训练模型中的少量顶层卷积层进行的，所需要调节的参数量较少。...如果我们将预训练模型中所有的卷积层都解冻了，直接将该模型和自定义的分类层联合，通过训练算法对所有图层进行训练，那么梯度更新的量级是非常巨大的，而且预训练模型将会忘记它曾经学会的东西，那么预训练就没有太大的意义了
由于编码器已经经过预训练，它可能会过拟合，而解码器没有经过预训练，它可能会欠拟合。为解决这个问题，需要使用两个Adam优化器，分别用于编码器和解码器，并对二者使用不同的学习率。...Sentence-BERT模型使用二元组网络架构来执行以一对句子作为输入的任务，并使用三元组网络架构来实现三元组损失函数。...使用以下3个目标进行预训练，它们被称为纯文本、纯视频和文本−视频：在纯文本目标中，掩盖语言标记，并训练模型预测被掩盖的语言标记，有助于使模型更好地理解语言特征。...不同于BERT模型，在BERT模型中，我们只是将被掩盖的标记送入编码器，然后将编码器的结果送入前馈网络层，用前馈网络层来预测被掩盖的标记。...用tf.keras实现的，包括几个有趣的功能，如学习率查找器、学习率调度器等。
在这其中，TensorFlow 作为最为著名的用于深度学习生产环境的框架，它有一个非常强大的生态体系支持，然而，相比其他框架，TensorFlow 也有其劣势，如速度较慢、使用上手难。...作为后端的 Keras 模型 方法 2 ：使用 tf.keras 中 Keras 子模块 在介绍的过程中我还会展示如何把自定义的 TensorFlow 代码写入你的 Keras 模型中。...实现需要的训练脚本，与前者基本相同；但我们仍会进行说明，并标出不同之处。...在模型定义中，我使用 Lambda 层，如代码中的黄色突出显示，它可以用于插入自定义激活函数 CRELU （Concatenated ReLUs）， 激活函数 CRELU 是由 Shang 等人在论文“...在第 58-73 行，我们用测试数据评估我们的模型并绘制最终的结果。 正如你所看到的，我们只是更换了所使用的方法 (使用 tf.keras)，实现了几乎一样的训练流程。
Keras的参考实现是作为独立的开源项目维护的，您可以在www.keras.io上找到它。该项目独立于TensorFlow，并拥有一个活跃的贡献者和用户社区。...tf.keras紧密集成在TensorFlow生态系统中，还包括对以下支持： tf.data，使您能够构建高性能输入管道。...使用此API，您可以用大约10行代码编写出第一个神经网络。 定义模型的最常用方法是构建图层图，最简单的模型类型是层的堆叠。...使用Functional API可以构建更高级的模型，使您可以定义复杂的拓扑，包括多输入和多输出模型，具有共享层的模型以及具有残差连接的模型。...在使用Functional API构建模型时，图层是可以调用（在张量上）的，并返回张量作为输出。然后可以使用这些输入张量和输出张量来定义模型。
从技术上讲，ViT 模型延续了长久以来去除模型中手工构建特征和归纳偏置的趋势，并进一步依赖基于原始数据的学习。...Mixer 中的每个层（初始 patch 投影层除外）都采用相同大小的输入，这种「各向同性（isotropic）」的设计与使用固定宽度的 Transformer 或其他域中的深度 RNN 大致相似。...这不同于大多数具有金字塔结构的 CNN，即较深的层具有较低分辨率的输入，但是有较多通道（channel）。...其中，模型在中大规模数据集上进行预训练，采用一系列中小型下游分类任务，并对以下三个问题进行重点研究： 在下游任务上的准确率； 预训练的总计算成本，这对于在上游数据集上从头开始训练模型非常重要； 推断时的吞吐量...下表展示了在多种模型和预训练是数据集规模上，Mixer 和其他一些模型的性能对比结果。 ?
在 DiT 中的作用： DiT 使用 VAE 编码器将图像压缩到低维表示，以便在低维空间中训练 DDPM 模型，这有助于降低计算成本并提高效率。...ViT：ViT 是一种基于 Transformer 的图像分类模型，它将图像划分为均匀的图块，并使用自注意力机制来处理这些图块。...Sora 使用 Patchify 将图像分割成小块，然后将这些块转换为序列，以便输入到 Transformer 模型中。这样做的好处是，Sora 可以处理不同分辨率、持续时间和长宽比的视频和图像。...除了噪声图像输入，扩散模型有时还会处理附加的条件信息，如噪声时间步长 t、类标签 c、自然语言等。 DiT block 包含自注意力层、层规范层和前馈网络层。...扩散：使用预训练的变分自编码器 (VAE) 将图像编码为低维表示，然后在 VAE 的潜在空间中训练 DiT 模型。 小结 Sora 关键技术实现细节令人赞叹！
前言 在这篇关于 Mamba 的文章中，我们来探索这个创新的状态空间模型（state-space model，SSM）如何在序列建模领域带来革命性的变革。...每个子层都使用规范化和残差连接来帮助训练深度网络。解码器也包含类似于编码器的层，但增加了一个对编码器输出执行多头注意力的子层。...例如，在语言建模方面，Mamba 的性能可媲美或超越更大的 Transformer 模型。 Mamba 的代码和预训练模型可以在 GitHub 上公开获取，供社区使用。...Mamba 块作为该架构的主要模块，利用了因果 Conv1d 层，并可轻松集成到神经网络设计中。...其设计符合现代硬件的需求，优化了内存使用和并行处理能力。Mamba 的代码库和预训练模型的开源可用性使其成为 AI 和深度学习领域研究人员和开发人员的一个易于接入且强大的工具。
在他们的模型中，查询表（或单词嵌入矩阵）在两个接受不同任务训练的模型之间共享 2013 - Word embeddings（词嵌入：使用密集向量表示词或词嵌入） Mikolov等人在2013年提出的创新技术是通过去除隐藏层...神经图灵机也有一个基于位置的寻址，这允许他们学习简单的计算机程序，如排序。基于记忆的模型通常应用于一些特定任务中，如语言建模和阅读理解。在这些任务中，长时间保存信息应该很有用。...2018 - Pretrained language models（预训练语言模型） 预训练的词嵌入与上下文无关，仅用于初始化模型中的第一层。一系列监督型任务被用于神经网络的预训练。...预训练语言模型于 2015 年被首次提出（Dai & Le,2015）；直到最近，它们才被证明在各种任务中效果还是不错的。...Attention模型并不只是盲目地将输出的第一个单词与输入的第一个词对齐。实际上，它在训练阶段学习了如何在该语言对中对齐单词(示例中是法语和英语)。
其次随机去除两个句子中的一些词，并要求模型预测这些词是什么，这样就能学习句子内部的关系。...它的架构以及它作为 pre-trained model 的使用方式，都非常类似视觉领域的好的深度分类模型，如 AlexNet 和 Residual Net。」...在 SQuAD v1.1 问答数据集中，研究者将问题和包含回答的段落分别作为 A 句与 B 句，并输入到 BERT 中。通过 B 句的输出向量，模型能预测出正确答案的位置与长度。...4 官方模型详情 前面我们已经介绍过谷歌官方发布的 BERT 项目，这一部分主要会讨论如何在不同的 NLP 任务中微调预训练模型，以及怎样使用预训练 BERT 抽取文本的语义特征。...在这个过程中，每个输入token的上下文嵌入向量指预训练模型隐藏层生成的定长上下文表征。
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