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2.李宏毅2023机器学习作业HW04解析和代码分享
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本篇文章是案例案例针对人工智能学习者准备的一份全面指南，涵盖了从零基础到进阶各个阶段的源码关键知识点。
首先，实战学习人工智能的案例案例基本概念以及Python、数学基础。源码对于基础部分的实战预算系统源码学习，推荐使用Python菜鸟教程文档、案例案例《白话机器学习中的源码数学》。在Python学习中，实战仅需掌握到内置函数部分，案例案例而科学计算部分建议参考专门的源码书籍。
接下来，实战学习机器学习。案例案例推荐吴恩达老师的源码机器学习手册、李航老师的实战《统计学习方法》以及周志华老师的《机器学习》和《图解机器学习》。在学习过程中，可通过Kaggle竞赛网站上的实例来实践机器学习技巧，对于英文学习感到困难的同学，也可以选择阅读相应中文书籍。
在掌握基础知识之后，进入深度学习阶段。源码码头靠谱这里强调，对于深度学习，没有一本书能覆盖所有知识，最好的方式是阅读大量的学术论文并进行实战操作，以及分析项目源代码。对于初学者，推荐阅读特定领域的入门书籍。
图像识别和自然语言处理是深度学习中的重要应用方向。图像识别领域的学习需要了解卷积神经网络中的FasterRCNN和YOLO系列模型，以及目标检测技术。裂变到分享源码自然语言处理方面，掌握Transformer、Google Bert、OpenAI GPT等大模型的基础知识至关重要，需要从基础知识开始逐步深入。
同时，对模型优化和深度学习框架的学习也非常重要。推荐一本实用的指南来帮助理解这些内容。
对于强化学习，近年来随着深度强化学习的欧宝完整源码兴起，学习这一领域变得越来越必要。这一方向涉及到通过奖励机制进行学习，对于训练复杂模型具有重要意义。
补充知识部分，如果前几部分学习得比较深入，可以进一步探索更加专业的领域知识，提升自己的技能。
对于学习进度的检验，推荐一套完整的人工智能学习教程，此教程包含了丰富的企业年报代办源码学习资源，包括理论讲解、实战案例等，详细内容过多，可点击下方链接获取全部资料。
李宏毅机器学习作业HW解析和代码分享
MLSpring - HW4 相关信息：课程主页、课程视频、Kaggle链接、Sample代码、GitHub、Gitee、GitCode。即便Kaggle截止时间已过，你仍可在其上提交并查看分数。但需注意，应于截止前选择两个结果进行最后的Private评分。每年数据集大小与特性虽有细微差别，但基本一致，旧代码适用于新一年的作业。
任务目标：多类分类，性能指标：分类准确度。
数据解析：数据来自VoxCeleb2子集，随机选取了个演讲者。
基线：简单基线（0.），中等基线（0.），在total_steps=时，public_score达到0.。简单参考Optuna进行模型自动调参。
强基线（0.）、Boss基线（0.）。未在PDF中给出Boss基线具体分数，分数来源于Kaggle。模块未显著提升效果，代码中使用全局变量决定是否使用，欢迎大家提出改进意见。
消融研究：Self-Attention Pooling与AMSoftmax在epoch=,下的实验。AMSoftmax接受pred_layer输出，尝试接受encoder输出并重新训练全连接层，但效果不佳，可能为代码问题。
成绩：使用Transformers变体完成Strong基线的提示是转变为Conformer。简单介绍了其模型架构，推荐Pytorch版本源代码。架构包括：SpecAug、Convolution Subsampling、Linear & Dropout、Conformer Block。每个Module使用了残差连接。
