在前兩天(Day 19~20),我們分別完成了兩個階段的任務:
【Day 19】n8n × Notion:讓筆記成為「動態知識中樞」
【Day 20】實...
影片連結:https://www.youtube.com/watch?v=Y4PKTDh7P2wYouTube 頻道:https://www.youtube....
Rerank
ReRank 算法的核心作用是透過更複雜的相關性判斷機制(例如基於深度學習的模型),通常採用 Cross-Encoder 深度學習模型,對由 Em...
上一篇了解了資料集的分類與資料增強方法,在本章節將完成資料集的製作與下載:
8.1. 資料集的本地下載
當資料集按前面的步驟建置完成後,便可看見在Versi...
昨天我們介紹了 RNN 的基本概念,知道它可以記住先前的輸入,適合拿來處理序列資料。
但是,當我們想要做「序列到序列(seq2seq)」的轉換時(例如把一句中文...
在前一天,我們整理了深度學習中常見的優化方法,從最基本的隨機梯度下降 (SGD),到 Momentum、RMSProp、Adagrad 等。今天我們要深入介紹其...