1.背景 最近在研究翻译模型中,小数据集的问题,看了几篇有代表性的文章,因此分享一下。众所周知,一个成功的翻译模型,需要大量的语料,让模型能够有效学习到两个语种之间的内在联系。...但针对小数据集的翻译模型,除了数据集过少导致模型不能够提取重要特征之外,还使得模型在效果降低,不能成熟应用到工业界中。...前人的这个小数据集的问题,包括了以下几种方法: 迁移学习 对偶学习 Meta-Learning(元学习) 多任务学习 下文,分别介绍几种方法中的代表性论文。 2....论文主要的方法为:首先利用高资源的数据集,训练一个parent model,然后利用这个parent模型,初始化约束训练低资源的数据集。...decoder有三个:语法解析,德语翻译,英文自编码 多对一任务:多个encoder,一个decoder进行共享参数 此外,从机器翻译的角度来看,这种设置可以受益于目标端的大量单语数据,这是机器翻译系统中的标准做法
今天碰到个有意思的事情,有客户在Oracle RAC环境,误操作将新增的数据文件直接创建到了其中一个节点的本地存储上。...05/s_961935881.262.961935883 comment=NONE Finished Control File and SPFILE Autobackup at 05-DEC-17 3.将15...号数据文件离线 可以只将错误的15号数据文件离线,减小影响; RMAN> alter database datafile 15 offline; Statement processed 4.切换15...starting media recovery media recovery complete, elapsed time: 00:00:00 Finished recover at 05-DEC-17 6.将15...注:如果客户有特殊要求,backup as copy时直接将数据文件名改成规范的,比如在步骤2中可以这样指定具体的名字: RMAN> backup as copy datafile 15 format
', '密码': '123456'}, { '用户名': 'yushaoqi2', '密码': '123456'}] 我们可以看到上面的代码,我们通过for循环输入了3次不同的用户名和密码,并且添加到...user_list 的列表中,但是最终 user_list 打印了三次相同的数据 分析原因: 可以发现每次 for 循环添加到字典中,都会覆盖掉上次添加的数据,并且内存地址都是相同的,所以就会影响到列表中已经存入的字典...因为字典的增加方式dict[‘aaa] = bbb,这种形式如果字典里有对应的key就会覆盖掉,没有key就会添加到字典里。...{ '用户名': 'yushaoqi2', '密码': 'yushaoqi2'}] Process finished with exit code 0 每次for循环都将字典初始化,然后再添加数据
代码地址:https://github.com/hsjeong5/MNIST-for-Numpy
%%将一部分MontData 放入到OhmData里面 clear all;close all;clc; load Mont_data; kk1=randperm(size(train,...">分出的三个集合,完全没有交集的代码如下: %%将一部分...MontData 放入到OhmData里面 clear all;close all;clc; load Mont_data; % 将训练库中的所有数据打乱顺序。
,NMT)借助深度神经网络对不同语言的文本进行翻译,本文主要介绍机器翻译数据集WMT16 en-de的预处理过程。.../apply_bpe.py -c codes.bpe train.tok.bpe 对数据集进行BPE后,句子可能如下所示。...WMT数据集处理 神经机器翻译领域国际上最常用的数据集是WMT,很多机器翻译任务基于这个数据集进行训练,Google的工程师们基于WMT16 en-de准备了一个脚本:wmt16_en_de.sh(https...id=0B_bZck-ksdkpM25jRUN2X2UxMm8) 将文件解压后,可以获得以下文件: 文件名 内容 train.tok.clean.bpe.32000.en 经过BPE处理后英语训练数据,....* 测试数据集,与训练集所使用的预处理方式相同,用于测试和验证。
---- 新智元报道 编辑:LRS 【新智元导读】数据集包含葡萄牙语和汉语普通话。...鉴于这种数据稀缺性,研究人员将 FRMT 定位为few-shot翻译的基准,当给定每种语言不超过100个带标签的例子时,测量机器翻译模型识别出指定区域语言变体的能力。...数据收集 FRMT 数据集包括部分英文维基百科文章,来源于 Wiki40b 数据集,这些文章已经由付费的专业翻译人员翻译成不同的地区性的葡萄牙语和汉语。...为了突出关键区域感知的翻译难题,研究人员使用了三个内容桶(content buckets)来设计数据集: 1....系统性能 为了验证为 FRMT 数据集收集的翻译能够捕获特定区域的现象,研究人员对数据质量进行了人工评估。
在今天的博客中,我将向你介绍如何使用额外的客户服务说明,在一个小型的客户流失数据集上提高4%的准确率。...然后用XGBoost和Random Forests(流行的研究算法)对数据进行拟合。 业务问题和数据 一家电话公司从2070个客户那里收集了原始数据集,并标记了服务状态(保留/取消)。...评价与特征分析 由于我只有一个相当小的数据集(2070个观测值),很可能发生过拟合。因此,我使用交叉验证技术,而不是简单地将其拆分为训练和测试数据集。...XGBoost 我从基本的xgboostclassifier模型开始,逐步将情感特征、句子嵌入和TF-IDF添加到模型中。...摘要 在这个博客中,我演示了如何通过从文档级、句子级和词汇级提取信息来将文本数据合并到分类问题中。 这个项目展示了小数据集如何为小企业实现理想的性能。
import xml.etree.ElementTree as ETimport osimport json coco = dict()coco['images...
题目部分 在Oracle中,如何将一个数据库添加到CRS中?...答案部分 虽然通过DBCA(DataBase Configuration Assistant,数据库配置助手)创建的数据库会自动加入CRS中,但通过RMAN创建的数据库是不会被加入CRS中的,在这种情况下就需要手动添加...,将数据库加入CRS中后就可以通过srvctl来管理数据库了。...l restore:将资源恢复到服务器停止时的状态。如果在服务器停止之前TARGET的值为ONLINE,那么Oracle Clusterware会尝试重新启动资源。...下面的例子演示了如何将一个物理DG添加到CRS中。
1、将Cityscape中的json格式的标注转换为.txt格式的标签# convert cityscape dataset to pascal voc format dataset# 1. convert...os.path import joinimport os.pathrootdir = 'D:\dataset\cityscapes\leftImg8bit\\train\\zurich' # 写自己存放图片的数据地址...ymin > 101 # 349 # 351 def convert(size, box): # 该函数将xmin...image_id(rootdir) for image_id in names: print(image_id) convert_annotation(image_id)2、将.
一点【从表格】就这样: 大海:你这个表在筛选后删过数据。貌似如果一个表筛选后再删除一些列,这个表再通过【从表格】方式导入就是会出现上面那个错误。 小勤:啊?还有这种事!那怎么办?
考虑到这一点,Facebook的研究人员创建了VideoStory,这是一个新的视频描述数据集,旨在帮助训练自动讲故事的系统。...为了编辑20000个视频和123000个描述性句子的数据集,该团队着手在社交媒体上找到具有高度参与度的视频,即具有大量评论和分享的流行视频,促使人们之间的互动。...正如该论文的作者所指出的,斯坦福大学的ActivityNet Captions等现有数据集侧重于预选的人类活动集,而社交媒体视频则涵盖了广泛的主题和类别。...它产生的字幕并不总是正确的,但结果表明,在VideoStory数据集上训练的模型受益于额外的上下文信息。...我们的VideoStory数据集可以作为构建故事理解和多句视频描述模型的良好基准。”
基于这些发现,作者将策展方案应用于一个包含约6亿个样本的大型视频数据集,并训练了一个强大的预训练文本到视频基础模型,该模型提供了通用的运动表示。...数据处理和注释 作者收集了一个长视频的初始数据集,用作视频预训练的基础数据。为了避免将切割和淡出的部分泄漏到合成视频中,使用了切割检测管道对数据集进行处理。...文章提供了数据集的统计数据,包括剪辑的总大小和平均持续时间。 表 1 第一阶段:图像预训练 文章将图像预训练作为训练管道中的第一阶段。...大规模训练视频模型 高分辨率文本到视频模型 将基础的文本到视频模型微调在一个高质量的视频数据集上,该数据集包含大约1M个样本。...为了构建其预训练数据集,作者进行了系统性的数据选择和缩放研究,并提出了一种方法来策划大量的视频数据,将大而嘈杂的视频收藏转化为适合生成视频模型的数据集。
解析源文件下载(总共包含60000个训练数据和10000个测试数据) 训练集解析 (opens new window) 测试集解析 (opens new window) # 对于训练集的代码 import...label) + os.sep + \ 'mnist_train_' + str(ii) + '.png' img.save(file_name) # 对于测试集的代码
本文中,研究者将利用 AI CS 功能来改进、更新和升级最流行的目标检测基准数据集 PASCAL VOC 2012 。...清洗 PASCAL VOC 2012 我们的首要任务是改进数据集。我们从 Kaggle 获得数据集,将其上传到 Hasty 平台,导入注释,并安排两次 AI CS 运行。...)进行了注释,因为原始数据集具有它们的特性。...超过 60% 的 AI CS 建议非常有用,因为它们有助于识别原始数据集不明显的问题。例如,注释器将沙发和椅子混淆。我们通过重新标记整个数据集的 500 多个标签来解决这个问题。 原始注释示例。...唯一的区别是拆分中的数据更好(添加了更多标签并修复了一些标签)。 不幸的是,原始数据集并没有在其训练 / 测试集拆分中包含 17120 个图像中的每一个,有些图片被遗漏了。
元数据变更被视为独立的变更,彼此之间没有联系。当控制器将状态变更通知(例如 LeaderAndIsrRequest)推送给集群中的其他代理时,有些代理可能会收到,但不是全部。...代理可以将元数据保存在本地文件中,在重新启动时,它们只需要读取发生变化的内容,不需要读取所有的状态,这样就可以支持更多的分区,同时减少 CPU 消耗。...控制器定期将元数据快照写入磁盘。虽然从概念上看这类似于压缩,但代码路径却有所不同,因为新的架构可以直接从内存中读取状态,而不是从磁盘中重新读取日志。...与 fetch 请求一样,代理将跟踪上次获取数据的偏移量,并且只从主控制器获取更新的更新。...代理将获取的元数据保存到磁盘上,这样代理就可以快速启动,即使有数十万甚至数百万个分区(请注意,由于这种持久化机制是一种优化,所以有可能不会在第一个版本中出现)。
统计机器翻译:将源语言句子分割为短语片段,利用基于双语语料库学习到的短语翻译知识,将源语言短语转化为合适的目标短语。最后对目标短语片段进行合理的调序,并生成完整的译文。...在这篇文章中,我们将一探机器翻译 102 个模型、40 个数据集,从中找找 SOTA 模型到底都有什么。...我们发现不同的 NMT 模型都有其侧重的数据集,但最常用的还是 WMT 英法数据集或英德数据集。除此之外,我们也特意找了中英数据集,看看适合翻译中文的模型又是什么样的。...如下动图展示了回译的主要过程,相当于我们用左边较少的数据集生成了右边较大的数据集,并在两种数据集上训练而获得性能提升。 ?...研究者表示,如果我们把 2.26 亿个反向翻译的句子添加到现有的包含 500 万个句子的训练数据中,我们就能大幅提升翻译质量。
IBM计划发布一个大型的、无偏见的人脸图像数据集,以推动无偏见的人脸识别研究。 与以往相比,人类社会对人工智能系统中的偏见问题更加关注,尤其是用于识别和分析人脸图像的系统。...因此,科研人员打算在2018年秋天公开以下数据集,以作为技术行业和研究界的工具: IBM研究院(IBM Research)的科学家正在构建的一个超过100万张图像的注释数据集,可以用于提高对面部分析偏见的理解...目前,可用的最大面部属性数据集包含20万个图像,因此这个具有一百万个图像的新数据集将是一个巨大的进步。...一个最多包含3.6万张图像的注释数据集—其中肤色、性别和年龄呈均匀分布,由IBM Research注释,能够为人们评估其技术提供更加多样化的数据集。...使用IBM面部图像数据集的竞赛结果将公布在该研讨会上。此外,IBM的研究人员将继续与广大的利益相关者、用户和专家合作,以了解可能影响AI决策的其他偏见和漏洞,从而不断改善系统。
这是一个对我有特殊意义的教程,大约在一年半以前,我和朋友开始研究如何将多个数据集合并为一个数据集来分析,但是当时试了很多方法,效果不理想,再加上很多前辈告诉我很多人不认同这样合并多个数据集(因为会导致很多误差...然后最近因为疫情我又重新开始研究这段,终于给摸索出来一个还可以的教程并结合自己的数据集做了实例验证,效果挺满意的,所以想把这段教程写下来并总结以待后用。
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