如何评估LSTM模型的性能？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/InSUwBvpMiK184k8vivcsDaKned/ai快看 作者：唐一旦聊AI 原文链接：徒手实现长短期记忆网络--LSTM的结构与代码代码链接：https://github.com/GenTang/regression2chatgpt/blob/zh/video/lstm.ipynb ...
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如何通过阅读源代码提高机器学习编程能力？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/BpODw4ZmHidlsFkvm3uc2Rk4nqg/af... 模型训练代码。 ... 例如，在自然语言处理项目中，用户可以使用PyTorch快速构建和训练循环神经网络（RNN）或长短时记忆网络（LSTM）模型。 ... 模型评估。 ### （二）运行示例 ...
看不懂深度学习训练代码？这里有解读 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Ex6xwU77yiJzUakhqI7c79VInJb/ad性能评估与优化：如何通过准确率等指标评估模型性能，并进行相应的优化。 **实操 ... LSTM）和Transformer等模型。 你可能想要问：学了深度学习可以解决所有的 ...
LSTM对RNN成果有何影响？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/JpCywkaiwiaqBok1AuRcBb5gngd/aeTransformer 架构今天已经成为人工智能领域的主流基础架构，特别是它是生成式AI 模型的核心架构。 ... 该方法在强化学习领域（如Mini PacMan）、程序评估和语言建模上获得了很大 ...
Yi-Coder：开源代码语言模型 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/UYnDwQSgwiDWRtkKLsCcsbI8ndc/al最重要的是，团队内部有一个评估流程来评估任何改动带来的影响。 PyTorch Triton ... LSTM在处理长序列时的局限性，以及Transformer通过自注意力机制和多头注意力 ...
Transformer用于文本二分类的实践 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/YjlBwYTR8iwOavk9chAchIcxnAd/a1在过去，此类文本分类任务，可以典型的使用RNN、LSTM 和GRU 等序列模型完成。这里所谓的序列，指的是一段影评，加上最后negative or positive 的结尾。
《面向编程的自然语言处理：评估方法的选择与侧重》 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/CNCBw9flxiTOp2k5bJKc3m2KnZd/a5但是当面对代码生成任务时，面向功能的模型是更好的选择。CodeGen2.5，CodeT5+，StarCoder和Code Llama在HumanEval上的结果如图4所示。Instruct和Python的中缀分别代表在SFT ...
基于ChnSentiCorp数据集的中文情感分类：模型与代码实现全解析
https://docs.feishu.cn/v/wiki/AKHUw4x7oicF6mkyxmXcDqblnDg/a1基本思路是先特征抽取，然后进行下游任务。前者主要是RNN、LSTM、GRU、BERT、GPT、Transformers等模型，后者本质就是分类模型，比如全连接神经网络等 ...
llm - course：大模型学习的全方位指南 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/BBqowQHXZiUWC3khsCOcQrZBnme/a6... LSTM 和GRU 模型。 colah 的博客- Understanding LSTM Networks：一篇关于 ... 通用基准：基于语言模型评估工具，开放LLM 排行榜是通用LLM（如ChatGPT）的主要 ...
机器学习模型部署中如何优化过程 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/WJZywu6qYiCfczkBRgIcP9jEnLd/ab它允许开发人员在代码仓库发生变化时自动执行一系列任务，如构建、测试和部署。在机器学习模型的部署过程中，GitHub Actions可以用于自动化构建Docker容器和部署模型。当开发 ...