基于深度学习的文本分类 学习目标 了解Transformer的原理和基于预训练语言模型（Bert）的词表示 学会Bert的使用，具体包括pretrain和finetune 文...
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基于深度学习的文本分类 学习目标 了解Transformer的原理和基于预训练语言模型（Bert）的词表示 学会Bert的使用，具体包括pretrain和finetune 文...
Task5 基于深度学习的文本分类2 在上一章节，我们通过FastText快速实现了基于深度学习的文本分类模型，但是这个模型并不是最优的。在本章我们将继续深入。 基于深度学习...
Task3 基于机器学习的文本分类 在上一章节，我们对赛题的数据进行了读取，并在末尾给出了两个小作业。如果你顺利完成了作业，那么你基本上对Python也比较熟悉了。在本章我们...
Task2 数据读取与数据分析 本章主要内容为数据读取和数据分析，具体使用Pandas库完成数据读取操作，并对赛题数据进行分析构成。 学习使用Pandas读取赛题数据 分析赛...
本章将会对新闻文本分类进行赛题讲解，对赛题数据进行说明，并给出解题思路。 赛题理解 赛题名称：零基础入门NLP之新闻文本分类 赛题目标：通过这道赛题可以引导大家走入自然语言处...
Datawhale 零基础入门CV赛事-Task5 模型集成 在上一章我们学习了如何构建验证集，如何训练和验证。本章作为本次赛题学习的最后一章，将会讲解如何使用集成学习提高预...
在上一章节我们构建了一个简单的CNN进行训练，并可视化了训练过程中的误差损失和第一个字符预测准确率，但这些还远远不够。一个成熟合格的深度学习训练流程至少具备以下功能： 在训练...
3 字符识别模型 本章将会讲解卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）的常见层，并从头搭建一个字符识别模型。 3.1 学习目标 学习...
（持续更新） 这次以【定长字符识别】思路来构建模型，逐步讲解赛题的解决方案和相应知识点。 2 数据读取与数据扩增 （分三个部分） 数据读取 数据扩增方法 Pytorch读取赛...
1 赛题理解 赛题名称：零基础入门CV之街道字符识别 赛题目标：通过这道赛题可以引导大家走入计算机视觉的世界，主要针对竞赛选手上手视觉赛题，提高对数据建模能力。 赛题任务：赛...
