在介绍Transformer前我们来回顾一下RNN的结构对RNN有一定了解的话，一定会知道，RNN有两个很明显的问题效率问题：需要逐个词进行处理，后一个词要等到前一个词的隐状态输出以后才能开始处理如果传递距离过长还会有梯度消失、梯度爆炸和遗忘问题为了缓解传递间的梯度和遗忘问题，设计了各种各样的RNNcell，最著名的两个就是LSTM和GRU了LSTM(LongShortTermMemory)GRU(GatedRecurrentUnit)但是，引用网上一个博主的比喻，这么做就像是在给马车换车轮，为什么不直接换成汽车呢？于是就有了我们本文要介绍的核心结构——Transformer。Transfor
最近在学习BERT。简单说几句。BERT=BidirectionalEncoderRepresentationfromTransformer作者是谷歌的团队主要亮点是使用transformer和pre-trainning+未标注的数据，训练出来一个通用的语言模型。0：背景视觉算法因为有ImageNet的存在，迁移学习或者微调都很方便，但是当时NLP一直没有。在这个情况下BERT应运而生。1：技术框架a:MaskedLanguageModel在BERT中，MaskedLM（MaskedLanguageModel）构建了语言模型，简单来说，就是随机遮盖或替换一句话里面的任意字或词，然后让模型通过上
SO-VITS-SVC4.0详细安装、训练、推理使用步骤本帮助文档为项目so-vits-svc4.0的详细中文安装、调试、推理教程，您也可以直接选择官方README文档撰写：Sucial点击跳转B站主页写在开头：与3.0版本相比，4.0版本的安装、训练、推理操作更为简单1.环境依赖本项目需要的环境：NVIDIA-CUDAPythonPytorchFFmpeg-Cuda在cmd控制台里输入nvidia-smi.exe以查看显卡驱动版本和对应的cuda版本前往NVIDIA-Developer官网下载与系统对应的Cuda版本以Cuda-11.7版本为例（注：本文下述所有配置均在Cuda-11.7下演
1、pycharm加载包列表时出错:unknownprotocol:e解决方案1：网络的问题。加载不了软件包列表多数是网络连接异常导致。1、首先打开电脑检查网络。2、其次打开pycharm软件进行测试网络连接是否异常。3、最后点击重新连接网络后重新登录该软件即可。结果：不成功。网络无问题，且pycharm更新到最新解决方案2：转到Settings/AppearanceandBehavior/SystemSettings/HTTPProxy并检查Auto-detectproxysettings并且它有效。结果：不成功。解决方案3：尝试使用HTTP选项，但是它不起作用，然后我打开了管理存储库，并删
前言随着ChatGPT的爆火，AIGC（人工智能生成内容）再一次走到人们眼前。尤其是在文本、图像生成领域，通过GPT-4、Midjourney等应用生成各种令人惊叹定的文本和图片。但AI在生成方面的能力，可远非如此如此。我用长约一个小时的音频数据，训练了一个AI音色转换模型，生成了这首歌曲，效果如下所示，大家可以在评论区留言猜猜是谁？小半-AI合成视频里所使用的技术是so-vits-svc，是音频转音频，属于音色转换算法，支持正常的说话，也支持歌声的音色转换。下面具体介绍如何使用so-vits-svc。 一、准备工作训练数据很关键，越多高质量的音频数据，效果越好，建议至少准备一个小时以上的音频
人工智能AI技术早已深入到人们生活的每一个角落，君不见AI孙燕姿的歌声此起彼伏，不绝于耳，但并不是每个人都拥有一块N卡，没有GPU的日子总是不好过的，但是没关系，山人有妙计，本次我们基于Google的Colab免费云端服务器来搭建深度学习环境，制作AI特朗普，让他高唱《国际歌》。Colab（全名Colaboratory），它是Google公司的一款基于云端的基础免费服务器产品，可以在B端，也就是浏览器里面编写和执行Python代码，非常方便，贴心的是，Colab可以给用户分配免费的GPU进行使用，对于没有N卡的朋友来说，这已经远远超出了业界良心的范畴，简直就是在做慈善事业。配置ColabCol
文章目录BERT简介BERT,OpenAIGPT,和ELMo之间的区别相关工作BERT的改进BERT的详细实现输入/输出表示预训练BERT微调BERTBERT用在下游任务GLUE(一个自然语言任务集合)SQuADv1.1(QA数据集)SQuADv2.0SWAG消融实验预训练任务的影响模型大小的影响基于特征的BERT方法结论BERT简介BERT通过在所有层中联合调节左右语境，从未标记的文本中预训练深度双向表征。因此，预训练的BERT模型可以通过一个额外的输出层进行微调，以创建最先进的模型，用于更广泛的任务，而无需对特定任务的架构进行大量修改。BERT,OpenAIGPT,和ELMo之间的区别预训
流行天后孙燕姿的音色固然是极好的，但是目前全网都是她的声音复刻，听多了难免会有些审美疲劳，在网络上检索了一圈，还没有发现民谣歌手的音色模型，人就是这样，得不到的永远在骚动，本次我们自己构建训练集，来打造自己的音色模型，让民谣女神来唱流行歌曲，要多带劲就有多带劲。构建训练集训练集是指用于训练神经网络模型的数据集合。这个数据集通常由大量的输入和对应的输出组成，神经网络模型通过学习输入和输出之间的关系来进行训练，并且在训练过程中调整模型的参数以最小化误差。通俗地讲，如果我们想要训练民谣歌手叶蓓的音色模型，就需要将她的歌曲作为输入参数，也就是训练集，训练集的作用是为模型提供学习的材料，使其能够从输入数
Bert+BiLSTM做情感分析情感分析情感分析一类的任务比如商品评价正负面分析，敏感内容分析，用户感兴趣内容分析、甚至安全领域的异常访问日志分析等等实际上都可以用文本分类的方式去做，情感分析的问题本质是个二分类或者多分类的问题。什么是Bert？BERT的全称为BidirectionalEncoderRepresentationfromTransformers，是一个预训练的语言表征模型。它强调了不再像以往一样采用传统的单向语言模型或者把两个单向语言模型进行浅层拼接的方法进行预训练，而是采用新的maskedlanguagemodel（MLM），以致能生成深度的双向语言表征。该模型有以下主要优点
Bert+BiLSTM做情感分析情感分析情感分析一类的任务比如商品评价正负面分析，敏感内容分析，用户感兴趣内容分析、甚至安全领域的异常访问日志分析等等实际上都可以用文本分类的方式去做，情感分析的问题本质是个二分类或者多分类的问题。什么是Bert？BERT的全称为BidirectionalEncoderRepresentationfromTransformers，是一个预训练的语言表征模型。它强调了不再像以往一样采用传统的单向语言模型或者把两个单向语言模型进行浅层拼接的方法进行预训练，而是采用新的maskedlanguagemodel（MLM），以致能生成深度的双向语言表征。该模型有以下主要优点
