T5，一個探索遷移學習邊界的模型
作者 | Ajit Rajasekharan 譯者 | 夕顏 出品 | AI科技大本營（ID:rgznai100） 【導讀】10月，Google 在《Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer》這篇論文中提出了一個最新的預訓練模型 T5（Text-To-Text Transf
相關文章
- 1. T5，一個探索遷移學習邊界的模型
- 2. 深度學習的遷移模型
- 3. 一種遷移學習和元學習的集成模型
- 4. 【NLP】語言模型和遷移學習
- 5. 預訓練模型&遷移學習
- 6. 預訓練模型遷移學習
- 7. AlexNet模型及遷移學習
- 8. T5 模型：NLP Text-to-Text 預訓練模型超大規模探索
- 9. 探索ITIL和DevOps的邊界
- 10. 模型獨立學習：多任務學習與遷移學習
- 更多相關文章...
- • 您已經學習了 XML Schema，下一步學習什麼呢？ - XML Schema 教程
- • 我們已經學習了 SQL，下一步學習什麼呢？ - SQL 教程
- • Kotlin學習（二）基本類型
- • Kotlin學習（一）基本語法
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. T5，一個探索遷移學習邊界的模型
- 2. 深度學習的遷移模型
- 3. 一種遷移學習和元學習的集成模型
- 4. 【NLP】語言模型和遷移學習
- 5. 預訓練模型&遷移學習
- 6. 預訓練模型遷移學習
- 7. AlexNet模型及遷移學習
- 8. T5 模型：NLP Text-to-Text 預訓練模型超大規模探索
- 9. 探索ITIL和DevOps的邊界
- 10. 模型獨立學習：多任務學習與遷移學習