长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）是一种递归神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）的变体，专门用于处理和预测序列数据。它通过引入门控机制和记忆细胞，能够更好地捕捉序列中的长期依赖关系，并解决传统RNN中的梯度消失或爆炸问题。

百川大模型微调，lora模型，训练模型，大语言模型，Baichuan-7B模型微调，百川大模型量化 int量化 INT4量化微调模型，Baichuan-7B模型量化 百川模型量化 Baichuan-7B 是由百川智能开发的一个开源可商用的大规模预训练语言模型。基于 Transformer 结构，在大约 1.2 万亿 tokens 上训练的 70 亿参数模型，支持中英双语，上下文窗口长度为 4096。在标准的中文和英文 benchmark（C-Eval/MMLU）上均取得同尺寸最好的效果。

ER-NeRF是基于NeRF用于生成数字人的方法，可以达到实时生成的效果。具体来说，为了提高动态头部重建的准确性，ER-NeRF引入了一种 紧凑且表达丰富的基于NeRF的三平面哈希表示法，通过三个平面哈希编码器剪枝空的空间区域。对于语音音频，ER-NeRF提出了一个区域关 注模块，通过注意机制生成区域感知的条件特征。与现有方法不同，它们使用基于MLP的编码器隐式学习跨模态关系不同，注意机制建立了音 频特征和空间区域之间的明确连接，以捕获本地动作的先验知识。此外，ER-NeRF引入了一种直接且快速的自适应姿势编码，通过将头部姿势 的复杂变换映射到空间坐标，来优化头部和躯干的分离问题。大量实验证明，与先前方法相比，ER-NeRF的方法可以呈现更高保真度和音频嘴 唇同步的数字人，细节更加逼真。

大模型训练避坑指南.pdf

高光谱图像分类2D_CNN网络代码 基于pytorch框架制作 全套项目，包含网络模型，训练代码，预测代码，直接下载数据集就能跑，拿上就能用，简单又省事儿 内附indian pines数据集，采用20%数据作为训练集，并附上迭代10次的模型结果，准确率99左右。

自然语言处理作业：基于CNN的文本分类模型训练 数据划分 分成训练集、验证集、测试集 加载预训练词向量模型 基于CNN的文本分类 数据划分 分成训练集、验证集、测试集加载预训练词向量模型 ../资料/实验/第四章/sgns.sogou.word.bz2 使用Keras对语料进行处理 提取文本中的词并向量化处理，也可以使用其他工具，或自己编写 定义词嵌入矩阵生成Embedding Layer构建模型、训练、评估 输出模型的准确率(以图的形式)

图像识别，模型训练

自然语言处理+2020年初微博数据（疫情相关）+适用于nlp、数据挖掘模型训练

tflite_avto_num_recognation 车牌识别。 模型训练并转换为tflite sтотпроектдемонстрируеткакиспользоватьTensorFlow2иKerasдляобучениянейроннойсетираспониюавто。 Крометого，онсодержитещеодинпример的Python，которыйиспользуетTensorFlow精简版длявыполнениялогическоговыводанаобученноймодели，чтобыраспознатьномернакаком-нибудьконтроллере，телефонеилиустройстве。 Основнойкодвзятотсюдаhttps //github.com/DeepSystems/supervisely-tut

训练模型主要分为五个模块：启动器、自定义数据加载器、网络模型、学习率/损失率调整以及训练可视化。