Как стать автором
Обновить
2
0

Пользователь

Отправить сообщение

Во время обучения не работает функция evoluate(). В конце функции пропущенно возвращение ошибки и результатов. return avg_loss, total_preds

bert = AutoModel.from_pretrained('rubert_base_cased_sentence/')

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('rubert_base_cased_sentence/')

у меня вызвало ошибку. Как я понимаю, это загрузка моделей из https://huggingface.co/ . Для исправления, вместо 'rubert_base_cased_sentence/' ввела 'DeepPavlov/rubert-base-cased-sentence'

так 5 же потоков

У вас есть train, у вас есть test, крутитесь, как хотите, но сделайти наиболее точное при данной метрике предсказание.

- Почти любое соревнование в kaggle

Трудностей в использовании colab после anaconda не будет. Из отличий, наверное, файловая система

Уже есть модели GAN. Оценивание одной моделью другую модель возможно.

Стоило бы классифицировать алгоритмы и определить, что рассматривается только supervised learning .

Ага, спасибо за критику. Статью доработаю или допишу 2 -ю часть

Дело в том, что я не знаю что можно добавить к описанию этой модели. Выше написано, почему именно трансформер подходит для обработки последовательностей. Суть в рассмотрении различных методов и сравнение моделей, применяемых для временных рядов. Конечно понимаю, что ограниченно количество информации связанное с временными рядами, посвящённое конкретно трансформерам

В результате - объяснение почему трансформеры это одна из оптимальных моделей и да, примеры применения этой модели. Этот пост - не практическое применение с кодом и тд.

Глубоко размышляете

В одном из англоязычных аккаунтов с математическими мемами

согласна, Вы идеально выразили мысль . Мне стоит добавить и эти основные свойства. Спасибо))

Информация

В рейтинге
Не участвует
Зарегистрирован
Активность