分类目录归档：机器学习
Across-task training 是一种机器学习训练范式，旨在通过在多任务或多领域数据上进行训练，提升模型的泛化能力和适应性。与传统的单任务训练不同，across-task training 强调模型在多个相关或不相关任务之间的知识共享和迁移，从而提高模型在新任务或新环境中的表现。
以下是关于 across-task training 的详细解析：
缩放点积（Scaled Dot Product Attention）是Transformer架构中的一个关键组件，下面从多个方面为你详细介绍它：
后训练（Post-training）是指在模型完成初始训练（如预训练或任务特定训练）后，进一步优化或调整模型的过程。后训练的目标通常是提高模型的性能、适应性或效率，使其更好地满足实际应用的需求。后训练技术广泛应用于自然语言处理、计算机视觉和其他机器学习领域。
以下是后训练的关键技术、方法和应用场景：
预训练（Pre-training）是机器学习和深度学习中的一种重要技术，指在大规模数据集上训练模型，使其学习通用的特征或知识，然后将这些知识迁移到特定任务中。预训练可以显著提高模型的性能，尤其是在数据量有限的情况下。
以下是预训练的详细解析及其应用：
灾难性遗忘（Catastrophic Forgetting）是机器学习，特别是深度神经网络领域中的一个重要现象。当一个模型在顺序学习多个任务时，它在学习新任务的过程中往往会完全忘记之前学习过的任务，这种现象被称为灾难性遗忘。
在机器学习的广袤天地中，决策树宛如一位智慧的“决策官”，占据着举足轻重的地位。它以其独特的树形结构和直观的决策逻辑，成为了众多数据科学家和从业者手中的得力工具，无论是在数据分类、预测分析，还是在规则提取等方面，都展现出了强大的能力和广泛的应用前景，让我们一同揭开它神秘的面纱。
决策树是一种基于树形结构的监督学习方法，它模拟了人类在做决策时的思维过程。对于给定的数据集，决策树通过对数据特征的一系列判断来进行分类或回归预测。例如，在判断一个水果是苹果还是橙子时，可能会先根据颜色特征进行...
神经网络剪枝是一种模型压缩技术，旨在通过移除网络中不重要的参数或结构来减少模型的大小和计算复杂度，同时尽量保持模型的性能。以下是关于神经网络剪枝的详细信息：
剪枝的基本原理是识别并移除神经网络中对模型性能贡献较小的权重或神经元。这样可以在不显著影响模型准确性的前提下，减少模型的存储需求和计算量，从而提高推理速度和降低能耗。
这张图片展示了机器学习（Machine Learning）的三个步骤： 1. Step 1: function with unknown（第一步：定义未知函数） - 这一步是机器学习的开始，通常涉及到确定一个需要通过数据来学习的未知函数。这个函数可能是一个预测模型，例如线性回归、逻辑回归等。 2. Step 2: define loss from training data（第二步：从训练数据中定义损失） - 在这一步，需要从训练数据中定义一个损失函数。损失函数用于衡量模型预测值与真实值之间的差异。常见的损失函数有均方误差（MSE）、交叉熵（Cross - Entropy）等...
Pre-trained text model即预训练文本模型，是一种在大规模文本数据上进行无监督学习得到的语言模型，以下是关于它的详细介绍：