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本課程介紹了在降低模型對特定應用場景數(shù)據(jù)依賴方面所開展的一些研究工作。 課程目標 通過本課程的學習,使學員了解: 1、如何構建高效的神經(jīng)網(wǎng)絡基礎模型。 2、如何學習顯著性物體、邊緣等通用屬性。 3、如何利用通用屬性構建弱監(jiān)督學習模型,并進而利用互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)自主完成知識學習。 課程大綱 第1章來自:百科Gallery中,支持訂閱官方發(fā)布或者他人分享的模型,訂閱后的模型,可推送至ModelArts模型管理中,進行統(tǒng)一管理。 常見問題 常見問題 自動學習生成的模型,支持哪些其他操作? ModelArts自動學習生成的模型支持如下操作: • 支持部署為在線服務、批量服務或邊緣服務。 在自動學習頁面中,僅支持部署為來自:專題
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領域中,使用語言模型預訓練方法在多項NLP任務中的水平都提高了一個等級,學術界掀起了研究預訓練語言模型的熱潮。 課程目標 通過本課程的學習,使學員: 1、理解語言模型和神經(jīng)語言模型。 2、了解主流預訓練語言模型及之間的關系。 課程大綱 第1章 引言 第2章 什么是語言模型 第3章 什么是神經(jīng)語言模型來自:百科老師主講,幫大家了解云原生的發(fā)展歷程,學習云原生的基本概念以及技術???????????體系。????????????????????? 立即學習 最新文章 替換VolcanoJobreplaceBatchVolcanoShV1alpha1NamespacedJob 查詢Volc來自:百科
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