Bias 是由于你使用的學(xué)習(xí)算法過(guò)度簡(jiǎn)單地?cái)M合結(jié)果或者錯(cuò)誤地?cái)M合結(jié)果導(dǎo)致的錯(cuò)誤。它反映的是模型在樣本上的輸出與真實(shí)值之間的誤差,即模型本身的精準(zhǔn)度,即算法本身的擬合能力。Bias 可能會(huì)導(dǎo)致模型欠擬合,使其難以具有較高的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性,也很難將你的知識(shí)從訓(xùn)練集推廣到測(cè)試集。 查看全文>>
人工智能常見(jiàn)問(wèn)題2020-09-21 |傳智播客 |么是Bias和Variance
首先,要明確它在說(shuō)的fasttext是什么?我們學(xué)的fasttext工具有兩個(gè)作用,也就是兩個(gè)主要接口,文本分類(lèi)和訓(xùn)練詞向量,而我們學(xué)習(xí)的word2vec是什么,是如何進(jìn)行詞向量訓(xùn)練的理論。 查看全文>>
人工智能常見(jiàn)問(wèn)題2020-09-21 |傳智播客 |fasttext和word2vec的區(qū)別
BERT采用的是Transformer架構(gòu)中的Encoder模塊; GPT采用的是Transformer架構(gòu)中的Decoder模塊; ELMo采用的雙層雙向LSTM模塊。 查看全文>>
人工智能常見(jiàn)問(wèn)題2020-09-21 |傳智播客 |BERT, GPT和 ELMo有什么不同點(diǎn)
首先, 如果所有參與訓(xùn)練的token被100%的[MASK], 那么在fine-tunning的時(shí)候所有單詞都是已知的, 不存在[MASK], 那么模型就只能根據(jù)其他token的信息和語(yǔ)序結(jié)構(gòu)來(lái)預(yù)測(cè)當(dāng)前詞, 而無(wú)法利用到這個(gè)詞本身的信息, 因?yàn)樗鼈儚奈闯霈F(xiàn)在訓(xùn)練過(guò)程中, 等于模型從未接觸到它們的信息, 等于整個(gè)語(yǔ)義空間損失了部分信息. 采用80%的概率下應(yīng)用[MASK], 既可以讓模型去學(xué)著預(yù)測(cè)這些單詞, 又以20%的概率保留了語(yǔ)義信息展示給模型. 查看全文>>
人工智能常見(jiàn)問(wèn)題2020-09-21 |黑馬程序員 |BERT,MLM任務(wù)中,了80%,10%,10%,策略
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人工智能常見(jiàn)問(wèn)題2020-09-16 |傳智播客 |人工智能課程,Python Web開(kāi)發(fā)
人工智能AI進(jìn)階班,課程設(shè)置科學(xué)合理,適合AI技術(shù)初學(xué)者。該課程7個(gè)階段、6個(gè)項(xiàng)目、80%的都是人工智能課程,平衡學(xué)習(xí)曲線(xiàn)。課程設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)已考慮消化吸收,讓零基礎(chǔ)小白、數(shù)學(xué)零基礎(chǔ)的學(xué)員、都能順利入行AI;解決AI行業(yè)入門(mén)難、學(xué)習(xí)難、精通難、學(xué)習(xí)周期長(zhǎng)的痛點(diǎn)。 查看全文>>
人工智能常見(jiàn)問(wèn)題2020-09-16 |傳智播客 |如何保障學(xué)員的消化吸收
報(bào)人工智能AI進(jìn)階班的條件是:本科以及本科以上學(xué)歷、或者專(zhuān)科2到3年的工作經(jīng)驗(yàn)。對(duì)數(shù)學(xué)沒(méi)有特殊要求,一般能本科學(xué)歷,大學(xué)中所學(xué)數(shù)學(xué)是足夠用的。如果用到數(shù)學(xué),在課程中會(huì)給學(xué)員補(bǔ)充的。 查看全文>>
人工智能常見(jiàn)問(wèn)題2020-09-16 |傳智播客 |數(shù)學(xué)基礎(chǔ)不好能報(bào)人工智能嗎
報(bào)人工智能AI進(jìn)階班的條件是:本科以及本科以上學(xué)歷、或者專(zhuān)科2到3年的工作經(jīng)驗(yàn)。編程零基礎(chǔ)也可以學(xué)習(xí)人工智能的,我們的課程是從編程零基礎(chǔ)教的。只不過(guò)是要求本科學(xué)歷。 查看全文>>
人工智能常見(jiàn)問(wèn)題2020-09-16 |傳智播客 |報(bào)人工智能AI進(jìn)階班需要什么條件
北京校區(qū)