***TF-IDF model**:The bag-of-words model works under very simplistic assumptions and at certain times leads to various issues. One of the most common issues is related to some words overshadowing the rest of the words due to very high frequency, as the bag-of-words model utilizes absolute frequencies to vectorize. The **Term Frequency-Inverse Document Frequency** (**TF-IDF**) model mitigates this issue by scaling/normalizing the absolute frequencies. Mathematically, the model is defined as follows:
***TF-IDF model**:The bag-of-words model works under very simplistic assumptions and at certain times leads to various issues. One of the most common issues is related to some words overshadowing the rest of the words due to very high frequency, as the bag-of-words model utilizes absolute frequencies to vectorize. The **Term Frequency-Inverse Document Frequency** (**TF-IDF**) model mitigates this issue by scaling/normalizing the absolute frequencies. Mathematically, the model is defined as follows:
网络的最后阶段是解码器。 在网络的前两个部分中,我们利用编码器和预训练模型来学习不同的功能并生成嵌入。 融合层的输出为张量,大小为 H / 8 x W / 8 x 256,其中 *H* 和 *W* 是灰度图像的原始高度和宽度(在我们的 情况是 256 x 256)。 该输入经过一个八层解码器,该解码器使用五个卷积层和三个上采样层构建。 上采样层可帮助我们使用基本的最近邻方法将图像大小增加一倍。 以下代码片段展示了网络的解码器部分:
网络的最后阶段是解码器。 在网络的前两个部分中,我们利用编码器和预训练模型来学习不同的功能并生成嵌入。 融合层的输出为张量,大小为`H / 8 x W / 8 x 256`,其中`H`和`W`是灰度图像的原始高度和宽度(在我们的情况是`256 x 256`)。 该输入经过一个八层解码器,该解码器使用五个卷积层和三个上采样层构建。 上采样层可帮助我们使用基本的最近邻方法将图像大小增加一倍。 以下代码片段展示了网络的解码器部分:
深度学习是 ML 的一个子字段,在其中创建数据的分层表示。 层次结构的较高级别由较低级别的表示形式组成。 更重要的是,通过完全自动化 ML 中最关键的步骤(称为**特征工程**),可以从数据中自动学习这种表示层次。 在多个抽象级别上自动学习功能允许系统直接从数据中学习输入到输出的复杂表示形式,而无需完全依赖于人工制作的功能。
深度学习是 ML 的一个子字段,在其中创建数据的分层表示。 层次结构的较高级别由较低级别的表示形式组成。 更重要的是,通过完全自动化 ML 中最关键的步骤(称为**特征工程**),可以从数据中自动学习这种表示层次。 在多个抽象级别上自动学习功能允许系统直接从数据中学习输入到输出的复杂表示形式,而无需完全依赖于人工制作的功能。
***高效硬件的可用性**:摩尔定律使 CPU 具有更好,更快的处理能力和计算能力。 除此之外,GPU 在大规模计算数百万个矩阵运算中也非常有用,这是任何深度学习模型中最常见的运算。 诸如 CUDA 之类的 SDK 的可用性已帮助研究社区重写了一些可高度并行化的作业,以在少数 GPU 上运行,从而取代了庞大的 CPU 集群。 模型训练涉及许多小的线性代数运算,例如矩阵乘法和点积,这些运算在 CUDA 中非常有效地实现以在 GPU 中运行。
***高效硬件的可用性**:摩尔定律使 CPU 具有更好,更快的处理能力和计算能力。 除此之外,GPU 在大规模计算数百万个矩阵运算中也非常有用,这是任何深度学习模型中最常见的运算。 诸如 CUDA 之类的 SDK 的可用性已帮助研究社区重写了一些可高度并行化的作业,以在少数 GPU 上运行,从而取代了庞大的 CPU 集群。 模型训练涉及许多小的线性代数运算,例如矩阵乘法和点积,这些运算在 CUDA 中非常有效地实现以在 GPU 中运行。