Transformer模型详解
考虑到RNN（或者LSTM、GRU等）的计算限制为是顺序的，也就是说RNN相关算法只能从左向右依次计算或者从右向左依次计算，这种机制带来了两个问题： 时间片t的计算依赖t-1时刻的计算结果，这样限制了模型的并行能力； 顺序计算的过程中信息会丢失，尽管LSTM等门机制的结构一定程度上缓解了长期依赖的问题，但是对于特别长期的依赖现象，LSTM依旧无能为力。
基于Fashion-MNIST数据集的模型剪枝（下）
1. 介绍 1.1 背景介绍 目前在深度学习中存在一些困境，对于移动是设备来说，主要是算不好；穿戴设备算不来；数据中心，大多数人又算不起 。这就是做模型做压缩与加速的初衷。
基于Fashion-MNIST数据集的模型剪枝（上）
1. 介绍 1.1 背景介绍 目前在深度学习中存在一些困境，对于移动是设备来说，主要是算不好；穿戴设备算不来；数据中心，大多数人又算不起 。这就是做模型做压缩与加速的初衷。
tebsorflow2.0 多输出模型实例
1. 简单介绍 2. 加载相关数据包 2.1 图片的路径的配置 2.2 读取图片 3. 图片预处理 4. 训练阶段 4.1 设置验证集与数据集 4.2 构建模型并训练 5. 模型评估
tebsorflow2.0 使用Keras编写自定义图层和模型（下）
1.构建自定义层 1.1 基本模型框架构建 1.2 延迟创建权重，直到知道输入的形状 1.3 层的递归组合 1.4 层中创建loss张量 1.5 选择性地将层序列化 1.6 在call方法中给与训练参数特权 2. 建立模型
深度学习推荐模型-DIN
Deep Interest Network(DIN)是盖坤大神领导的阿里妈妈的精准定向检索及基础算法团队，在2017年6月提出的。 它针对电子商务领域(e-commerce industry)的CTR预估，重点在于充分利用/挖掘用户历史行为数据中的信息。
深度学习推荐模型-DeepFM
在DeepFM提出之前，已有LR，FM，FFM，FNN，PNN（以及三种变体：IPNN,OPNN,PNN*）,Wide&Deep模型，这些模型在CTR或者是推荐系统中被广泛使用。
深度学习推荐模型-DeepCrossing
2016年，微软提出Deep Crossing模型，旨在解决特征工程中特征组合的难题，降低人力特征组合的时间开销，通过模型自动学习特征的组合方式，也能达到不错的效果，且在各种任务中表现出较好的稳定性。与之前介绍的FNN、PNN不同的是，Deep Crossing并没有采用显式交叉特征的方式，而是利用残差网络结构挖掘特征间的关系。本文将对DeepCrossing从原理到实现细节进行详细分析。
EasyNLP发布融合语言学和事实知识的中文预训练模型CKBERT
本⽂简要介绍CKBERT的技术解读，以及如何在EasyNLP框架、HuggingFace Models和阿里云机器学习平台PAI上使⽤CKBERT模型。
如何向大模型注入知识？达摩院通义对话模型SPACE系列探索
如何将人类先验知识低成本融入到预训练模型中一直是个难题。达摩院对话智能团队提出了一种基于半监督预训练的新训练方式，将对话领域的少量有标数据和海量无标数据一起进行预训练，从而把标注数据中蕴含的知识注入到预训练模型中去，打造了SPACE 1/2/3 系列模型，在11个国际公开对话数据集取得SOTA。
【ModelScope】快速搭建FAQ智能问答机器人
本文主要介绍FAQ问答模型的使用，基于海量的标注/弱标注数据训练的FAQ模型可用作相似度计算，小样本分类，FAQ问答等多种场景，效果杠杠的
ModelScope体验人像卡通化模型
该任务采用一种全新的域校准图像翻译模型DCT-Net（Domain-Calibrated Translation），利用小样本的风格数据，即可得到高保真、强鲁棒、易拓展的人像风格转换模型，并通过端到端推理快速得到风格转换结果。
【ModelScope】5分钟让你在大火的多模态领域权威榜单VQA上超越人类
ModelScope上开源了达摩院众多业界最强多模态模型，其中就有首超人类的多模态视觉问答模型mPLUG，小编从页面体验（一探）、开发体验（二探）、开放测试（三探）来探究多模态预训练模型能力。
ModelScope 模型库产品快速使用
ModelScope 的模型库（Model Hub）是共享机器学习模型、demo 演示、数据集和数据指标的地方。可以轻松地创建和管理自己的模型库，利用界面或开发环境来便捷地上传、下载相关模型文件，并从 Model Hub 中获取有用的模型和数据集元数据。
【玩转Modelscope】- ModelScope初步体验心得分享
ModelScope旨在打造下一代开源的模型即服务共享平台，为泛AI开发者提供灵活、易用、低成本的一站式模型服务产品，让模型应用更简单！
【Star2.0】在ModelScope 平台体验STAR2.0预训练表格模型
近期在耶鲁大学的CoSQL和SParC表格问答榜单上，多轮表格预训练模型STAR取得了双榜单第一的效果，阿里近期打造的Modelscope模型即服务共享平台已接入了STAR模型，笔者在该平台做了尝试，可以轻松调用该模型进行表格问答的预测。
ModelScope模型库体验之中文StructBERT系列预训练语言模型
StructBERT在BERT的基础上提出改进优化，通过在句子级别和词级别引入两个新的目标函数，打乱句子／词的顺序并使模型对其进行还原的方式，能让机器更好地掌握人类语法，加深对自然语言的理解，使得模型学习到更强的语言结构信息。
【ModelScope使用】1个模型8个SOTA，SPACE预训练对话模型初体验
简介： 近期SIGIR会议上发布的预训练对话模型SPACE在8个下游相关任务获得了SOTA结果，表现抢眼。阿里近期打造的Modelscope模型即服务共享平台已接入了SPACE模型，笔者在该平台做了尝试，轻松复现了下游任务中的的SOTA结果。
ModelScope模型库体验之OFA模型实现英文视觉定位
OFA(One-For-All)是通用多模态预训练模型，使用简单的序列到序列的学习框架统一模态（跨模态、视觉、语言等模态）和任务（如图片生成、视觉定位、图片描述、图片分类、文本生成等）
ModelScope保姆式教程带你玩转语言生成模型
PALM预训练语言生成模型是针对实际场景中常见的文本生成需求所设计的一个模型。模型利用大量无监督数据，通过结合自编码和自回归任务进行预训练，更贴合下游生成任务所同时需要的理解和生成能力。
用ModelScope带你制作小动画
本文带你利用ModelScope把实际拍摄的视频转换为动画，基本原理是把视频解码成图像，使用人像卡通化模型对视频逐帧进行卡通化，再把多帧图像合并成视频，从而完成动画生成
ModelScope体验：自然语言推理模型应用
自然语言推理，即输入形如（前提句，假设句）的句子对数据，模型会给出该句子对应的自然语言推理标签（contradiction、entailment、neutral）以及相应的概率，从而反映出句子对之间的关系。本文以“达摩自然语言推理”模型为例，展示了如果调用ModelScope工具，并通过gradio将该功能部署为小程序的过程。
如丝般顺滑的体验：快速使用ModelScope句子相似度模型
最近坊间传闻，一大批覆盖NLP、CV、Audio等多领域的具有竞争力的SOTA模型，以及行业领先的多模态大模型，将全部免费开放下载以及使用！千呼万唤始出来，今天就带来模型即服务共享平台——ModelScope在句子相似度任务上的初体验。
世界那么大，我想去看看——探索ModelScope之零样本分类
世界那么大，我想去看看。这句话，是什么类别？ 一个有多年算法工作经验的萌新将在本文中跟大家一起探索ModelScope的零样本分类模型。 文章主要包含实验环境准备、模型测试、原理分析等内容。
[使用ModelScope]只要5分钟，快速实现中文情感分类模型
本文介绍基于ModelScope，快速实现一个中文情感分类模型，只需不到5分钟，即可获得工业级优异表现的深度学习模型。
【玩转Modelscope】我XXX没有开挂！
本文介绍了一种使用达摩院人体2D关键点检测模型对图片进行处理，识别出图片中人体关键点的方法。此模型可应用于射击游戏中，在达摩院强大图像识别能力的加持下，结合自动截屏和移动鼠标等辅助功能，让你成为射击游戏里的“神枪手”！
机器学习开发者不可错过的ModelScope开源模型社区
对于刚刚接触机器学习的开发者来说，ModelScope开源模型社区是你不容错过的选择！ 快速入门及环境安装，可以在线体验也可以本地开发。
浅谈ModelScope
ModelScope是阿里推出的下一代开源的模型即服务共享平台，为泛AI开发者提供灵活、易用、低成本的一站式模型服务产品，其开发目标为让模型应用更简单。ModelScope希望在汇集行业领先的预训练模型，减少开发者的重复研发成本，提供更加绿色环保、开源开放的AI开发环境和模型服务，助力绿色“数字经济”事业的建设。ModelScope平台以开源的方式提供了多类优质模型，开发者可在平台上免费体验与下载使用。
浅谈ModelScope
ModelScope是阿里推出的下一代开源的模型即服务共享平台，为泛AI开发者提供灵活、易用、低成本的一站式模型服务产品，其开发目标为让模型应用更简单。ModelScope希望在汇集行业领先的预训练模型，减少开发者的重复研发成本，提供更加绿色环保、开源开放的AI开发环境和模型服务，助力绿色“数字经济”事业的建设。ModelScope平台以开源的方式提供了多类优质模型，开发者可在平台上免费体验与下载使用。
ModelScope模型即服务
ModelScope旨在打造下一代开源的模型即服务共享平台，为泛AI开发者提供灵活、易用、低成本的一站式模型服务产品，让模型应用更简单！欢迎加入技术交流群：微信公众号：魔搭ModelScope社区，钉钉群号：44837352
