李宏毅机器学习HW5-Transformer数据

李宏毅的机器学习课程中提到的HW5（作业5），可能涉及到Transformer模型在自然语言处理任务中的应用。Transformer是一种基于自注意力机制的深度学习模型，最初由Google在2017年提出的BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）就是其变种之一。

在HW5的数据部分，学生可能会接触到如何加载和预处理Transformer需要的文本数据，比如常见的英文文本数据集如IMDB电影评论、Twitter情感分析数据，或者是更专业的如WMT机器翻译任务的数据集。他们需要对数据进行分词（Tokenization）、编码（如使用WordPiece或SentencePiece）、填充零（Padding）、切分成训练、验证和测试集等步骤。

此外，可能还会涉及如何配置Transformer模型的结构参数（如头的数量、隐藏层的大小等）、调整优化器和学习率策略，并通过训练过程监控指标如 perplexity 或 BLEU分数来评估模型性能。

相关问题

李宏毅机器学习 hw1

回答: 李宏毅的机器学习课程中的hw1是关于线性回归任务的。这个作业的重点在于对原始数据的处理和线性回归训练的过程。学生通过分析目标，使用kaggle波士顿房价预测来提升作业1的性能。在这个过程中，有一篇博客文章提到了如何通过神经网络来确定输入的重要性[2]。此外，还有一个问题讨论了神经网络是否需要具有正态分布的数据[3]。

李宏毅机器学习22 hw1

李宏毅教授的机器学习课程通常是指他在浙江大学开设的课程，比如“大规模在线开放课程”（MOOC）中的“机器学习”系列。hw1（Homework 1）是第一周或早期的作业，内容可能包括基础的编程任务、理论概念理解或者特定算法的实践应用，比如线性回归、逻辑回归、神经网络的前向传播等。

具体到2022年的hw1，由于没有具体的官方资料，可能涉及的内容可能包括但不限于：

- 数据预处理和特征工程的基础操作
- 基本的监督学习算法实现（如梯度下降法）
- 了解并使用某种机器学习库（如Python的scikit-learn或TensorFlow）
- 理解并计算某个模型的损失函数和评估指标

要了解更多关于这个作业的详细信息，你需要查看课程官方文档、论坛讨论或者参考教授在课程网站上给出的作业说明。如果你有具体的问题，例如某个概念的理解、代码实现细节，或者遇到了编程难题，我可以帮你解答。