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cherry-pick add aistudio link in README #3568 (#3585)

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# Image Classification Models
This directory contains six image classification models, which are models automatically discovered by Baidu Big Data Lab (BDL) Hierarchical Neural Architecture Search project (HiNAS), achieving 96.1% accuracy on CIFAR-10 dataset. These models are divided into two categories. The first three have no skip link, named HiNAS 0-2, and the last three networks contain skip links, which are similar to the shortcut connections in Resnet, named HiNAS 3-5.
We also recommend users to take a look at the  [IPython Notebook demo](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/122279)
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## Table of Contents
- [Installation](#installation)
......
# Image Classification Models
本目录下包含6个图像分类模型,都是百度大数据实验室 Hierarchical Neural Architecture Search (HiNAS) 项目通过机器自动发现的模型,在CIFAR-10数据集上达到96.1%的准确率。这6个模型分为两类,前3个没有skip link,分别命名为 HiNAS 0-2号,后三个网络带有skip link,功能类似于Resnet中的shortcut connection,分别命名 HiNAS 3-5号。
同时推荐用户参考[ IPython Notebook demo](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/122279)
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## Table of Contents
- [Installation](#installation)
......
......@@ -62,6 +62,8 @@
```
同时推荐用户参考[ IPython Notebook demo](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/122272)
## 快速开始
### 安装说明
......
......@@ -17,6 +17,7 @@ DeepLabv3+ 是DeepLab语义分割系列网络的最新作,其前作有 DeepLab
![](./imgs/model.png)
Python Notebook demo](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/124366)
## 数据准备
......
......@@ -7,6 +7,8 @@ This is a simple demonstration of re-implementation in [PaddlePaddle.Fluid](http
> **Video in Demo**: *Bruno Mars - That’s What I Like [Official Video]*.
We also recommend users to take a look at the [IPython Notebook demo](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/122271)
## Requirements
- Python == 2.7 or 3.6
......
......@@ -7,6 +7,8 @@
> **演示视频**: *Bruno Mars - That’s What I Like [官方视频]*.
同时推荐用户参考[IPython Notebook demo](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/122271)
## 环境依赖
本目录下的代码均在4卡Tesla K40/P40 GPU,CentOS系统,CUDA-9.0/8.0,cuDNN-7.0环境下测试运行无误
......
......@@ -21,6 +21,7 @@ ICNet的主要思想是将输入图像变换为不同的分辨率,然后用不
<strong>图 1</strong>
</p>
同时推荐用户参考[ IPython Notebook demo](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/124368)
## 数据准备
......
......@@ -26,6 +26,8 @@
## 简介
图像分类是计算机视觉的重要领域,它的目标是将图像分类到预定义的标签。近期,许多研究者提出很多不同种类的神经网络,并且极大的提升了分类算法的性能。本页将介绍如何使用PaddlePaddle进行图像分类。
同时推荐用户参考[ IPython Notebook demo](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/122278)
## 快速开始
### 安装说明
......
......@@ -27,6 +27,8 @@ English | [中文](README.md)
Image classification, which is an important field of computer vision, is to classify images into pre-defined labels. Recently, many researchers have developed different kinds of neural networks and highly improved the classification performance. This page introduces how to do image classification with PaddlePaddle Fluid.
We also recommend users to take a look at the  [IPython Notebook demo](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/122278)
## Quick Start
### Installation
......
......@@ -14,6 +14,10 @@
Running sample code in this directory requires PaddelPaddle Fluid v.1.3.0 and later. If the PaddlePaddle on your device is lower than this version, please follow the instructions in [installation document](http://paddlepaddle.org/documentation/docs/en/1.3/beginners_guide/install/index_en.html) and make an update.
We also recommend users to take a look at: 
[MaskRCNN](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/122273)
[Faster RCNN](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/122275)
## Introduction
Region Convolutional Neural Network (RCNN) models are two stages detector. According to proposals and feature extraction, obtain class and more precise proposals.
......
......@@ -14,6 +14,10 @@
在当前目录下运行样例代码需要PadddlePaddle Fluid的v.1.3.0或以上的版本。如果你的运行环境中的PaddlePaddle低于此版本,请根据[安装文档](http://www.paddlepaddle.org/)中的说明来更新PaddlePaddle。
同时推荐用户参考:
[MaskRCNN](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/122273)
[Faster RCNN](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/122275)
## 简介
区域卷积神经网络(RCNN)系列模型为两阶段目标检测器。通过对图像生成候选区域,提取特征,判别特征类别并修正候选框位置。
RCNN系列目前包含两个代表模型:Faster RCNN,Mask RCNN
......
......@@ -18,6 +18,7 @@ The Single Shot MultiBox Detector (SSD)
SSD is readily pluggable into a wide variant standard convolutional network, such as VGG, ResNet, or MobileNet, which is also called base network or backbone. In this tutorial we used [MobileNet](https://arxiv.org/abs/1704.04861).
We also recommend users to take a look at the  [IPython Notebook demo](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/122276)
### Data Preparation
......
......@@ -18,6 +18,7 @@ SSD 目标检测模型
SSD 可以方便地插入到任何一种标准卷积网络中,比如 VGG、ResNet 或者 MobileNet,这些网络被称作检测器的基网络。在这个示例中我们使用 [MobileNet](https://arxiv.org/abs/1704.04861)
同时推荐用户参考[ IPython Notebook demo](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/122276)
### 数据准备
......
......@@ -20,6 +20,8 @@
同时,在推断速度方面,基于Paddle预测库的加速方法,推断速度比darknet高30%.
同时推荐用户参考[ IPython Notebook demo](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/122277)
## 快速开始
### 安装
......@@ -323,4 +325,3 @@ if cfg.pretrain:
- [heavengate](https://github.com/heavengate)
- [tink2123](https://github.com/tink2123)
......@@ -20,6 +20,8 @@ We use many image augment and label smooth tricks from [Bag of Freebies for Trai
With execution acceleration method in Paddle framework prediction library, inference speed of YOLOv3 in our impliment can be 30% faster than darknet framework.
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## Quick Start
### Installation
......@@ -323,4 +325,3 @@ If you can fix a issue or add a new feature, please open a PR to us. If your PR
- [heavengate](https://github.com/heavengate)
- [tink2123](https://github.com/tink2123)
......@@ -16,6 +16,8 @@ Overview of Deep Attention Matching Network
<img src="images/Figure2.png"/> <br />
</p>
同时推荐用户参考[IPython Notebook demo](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/122287)
## 快速开始
### 安装说明
1. paddle安装
......
......@@ -14,6 +14,8 @@ DuReader是一个大规模、面向真实应用、由人类生成的中文阅读
更多关于DuReader数据集的详细信息可在[DuReader官网](https://ai.baidu.com//broad/subordinate?dataset=dureader)找到。
同时推荐用户参考[ IPython Notebook demo](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/122349)
## DuReader基线系统
DuReader基线系统利用[PaddlePaddle](http://paddlepaddle.org)深度学习框架,针对[DuReader阅读理解数据集](https://ai.baidu.com//broad/subordinate?dataset=dureader)实现并升级了一个经典的阅读理解模型 —— [BiDAF](https://arxiv.org/abs/1611.01603). 该基线系统相较于DuReader论文中的基线,效果上有了大幅提升(在DuReader2.0验证集、测试集的表现见下表)
......
......@@ -19,6 +19,8 @@
&ensp;&ensp;&ensp;&ensp;2. 利用少量标注数据(特定对话系统或场景的人工打分),在匹配模型基础上进行微调,可以显著提高该对话系统或场景的评估效果。
同时推荐用户参考[ IPython Notebook demo](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/122301)
## 快速开始
### 安装说明
......
......@@ -25,6 +25,7 @@
| BERT | 93.6% | 92.3% | 78.6% |
| ERNIE | 94.4% | 94.0% | 80.6% |
同时推荐用户参考[IPython Notebook demo](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/122291)
## 快速开始
......
......@@ -5,6 +5,8 @@
## 1. 任务说明
本文主要介绍基于lstm的语言的模型的实现,给定一个输入词序列(中文分词、英文tokenize),计算其ppl(语言模型困惑度,用户表示句子的流利程度),基于循环神经网络语言模型的介绍可以[参阅论文](https://arxiv.org/abs/1409.2329)。相对于传统的方法,基于循环神经网络的方法能够更好的解决稀疏词的问题。
同时推荐用户参考[IPython Notebook demo](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/122290)
## 2. 效果说明
在small meidum large三个不同配置情况的ppl对比:
......
......@@ -3,6 +3,8 @@
[BERT](https://arxiv.org/abs/1810.04805) 是一个迁移能力很强的通用语义表示模型, 以 [Transformer](https://arxiv.org/abs/1706.03762) 为网络基本组件,以双向 `Masked Language Model`
`Next Sentence Prediction` 为训练目标,通过预训练得到通用语义表示,再结合简单的输出层,应用到下游的 NLP 任务,在多个任务上取得了 SOTA 的结果。本项目是 BERT 在 Paddle Fluid 上的开源实现。
同时推荐用户参考[ IPython Notebook demo](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/122282)
### 发布要点
1)完整支持 BERT 模型训练到部署, 包括:
......
......@@ -4,6 +4,7 @@
ELMo(Embeddings from Language Models) 是重要的通用语义表示模型之一,以双向 LSTM 为网路基本组件,以 Language Model 为训练目标,通过预训练得到通用的语义表示,将通用的语义表示作为 Feature 迁移到下游 NLP 任务中,会显著提升下游任务的模型性能。本项目是 ELMo 在 Paddle Fluid 上的开源实现, 基于百科类数据训练并发布了预训练模型。
同时推荐用户参考[ IPython Notebook demo](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/124374)
### 发布要点:
1) 基于百科类数据训练的 [ELMo 中文预训练模型](https://dureader.gz.bcebos.com/elmo/baike_elmo_checkpoint.tar.gz);
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......@@ -25,6 +25,8 @@
本项目是机器翻译领域主流模型 Transformer 的 PaddlePaddle 实现, 包含模型训练,预测以及使用自定义数据等内容。用户可以基于发布的内容搭建自己的翻译模型。
同时推荐用户参考[ IPython Notebook demo](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/122281)
## 快速开始
### 安装说明
......
......@@ -2,6 +2,9 @@
## 简介
### 任务说明
短文本语义匹配(SimilarityNet, SimNet)是一个计算短文本相似度的框架,可以根据用户输入的两个文本,计算出相似度得分。SimNet框架在百度各产品上广泛应用,主要包括BOW、CNN、RNN、MMDNN等核心网络结构形式,提供语义相似度计算训练和预测框架,适用于信息检索、新闻推荐、智能客服等多个应用场景,帮助企业解决语义匹配问题。可通过[AI开放平台-短文本相似度](https://ai.baidu.com/tech/nlp_basic/simnet)线上体验。
同时推荐用户参考[ IPython Notebook demo](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/124373)
### 效果说明
基于百度海量搜索数据,我们训练了一个SimNet-BOW-Pairwise语义匹配模型,在一些真实的FAQ问答场景中,该模型效果比基于字面的相似度方法AUC提升5%以上,我们基于百度自建测试集(包含聊天、客服等数据集)和语义匹配数据集(LCQMC)进行评测,效果如下表所示。LCQMC数据集以Accuracy为评测指标,而pairwise模型的输出为相似度,因此我们采用0.958作为分类阈值,相比于基线模型中网络结构同等复杂的CBOW模型(准确率为0.737),我们模型的准确率为0.7532。
......
......@@ -3,3 +3,5 @@
## 简介
我们提供了常见的ctr任务中使用的模型,包括[dnn](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleRec/ctr/dnn)[deepfm](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleRec/ctr/deepfm)[xdeepfm](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleRec/ctr/xdeepfm)[dcn](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleRec/ctr/dcn)
同时推荐用户参考[ IPython Notebook demo](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/124378)
......@@ -33,6 +33,8 @@ SR-GNN模型的介绍可以参阅论文[Session-based Recommendation with Graph
**目前模型库下模型均要求使用PaddlePaddle 1.6及以上版本或适当的develop版本。**
同时推荐用户参考[ IPython Notebook demo](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/124382)
## 数据下载及预处理
使用[DIGINETICA](http://cikm2016.cs.iupui.edu/cikm-cup)数据集。可以按照下述过程操作获得数据集以及进行简单的数据预处理。
......
......@@ -48,6 +48,8 @@ session-based推荐应用场景非常广泛,比如用户的商品浏览、新
**要求使用PaddlePaddle 1.6及以上版本或适当的develop版本。**
同时推荐用户参考[ IPython Notebook demo](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/122296)
## RSC15 数据下载及预处理
运行命令 下载RSC15官网数据集
......
......@@ -3,6 +3,8 @@
## 介绍
在个性化推荐场景中,推荐系统给用户提供的项目(Item)列表通常是通过个性化的匹配模型计算出来的。在现实世界中,一个用户可能有很多个视角的特征,比如用户Id,年龄,项目的点击历史等。一个项目,举例来说,新闻资讯,也会有多种视角的特征比如新闻标题,新闻类别等。多视角Simnet模型是可以融合用户以及推荐项目的多个视角的特征并进行个性化匹配学习的一体化模型。这类模型在很多工业化的场景中都会被使用到,比如百度的Feed产品中。
同时推荐用户参考[ IPython Notebook demo](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/122294)
## 数据集
目前,本项目使用机器生成的数据集来介绍多视角Simnet模型的概念,未来我们会逐渐加入真是世界中的数据集并在这个模型上进行效果验证。由于数据的原因,训练结果不准确。
......@@ -15,7 +17,7 @@
```bash
python train.py
```
##
## 预测
如下
如下命令行可以获得预测工具的具体选项,`python infer -h`内容可以参考说明
```bash
......
......@@ -5,6 +5,7 @@ In personalized recommendation scenario, a user often is provided with several i
**Now all models in PaddleRec require PaddlePaddle version 1.6 or higher, or suitable develop version.**
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## Dataset
Currently, synthetic dataset is provided for proof of concept and we aim to add more real world dataset in this project in the future. The result is inaccurate because of synthetic dataset.
......
......@@ -28,6 +28,8 @@ Tagspace模型学习文本及标签的embedding表示,应用于工业级的标
**Now all models in PaddleRec require PaddlePaddle version 1.6 or higher, or suitable develop version.**
同时推荐用户参考[ IPython Notebook demo](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/122298)
## 数据下载及预处理
数据地址: [ag news dataset](https://github.com/mhjabreel/CharCNN/tree/master/data/)
......
......@@ -22,6 +22,8 @@
**目前模型库下模型均要求使用PaddlePaddle 1.6及以上版本或适当的develop版本。**
同时推荐用户参考[ IPython Notebook demo](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/124377)
## 数据下载
全量数据集使用的是来自1 Billion Word Language Model Benchmark的(http://www.statmt.org/lm-benchmark) 的数据集.
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