大家好,我是你们的章鱼猫。
Go 语言在后端开发、云计算等方向得到了广泛的应用,但是在人工智能机器学习方面使用的并不多。而对于机器学习方向的工程师来说,不得不选择其他语言库。
今天要推荐的一个自然语言机器学习库 spaGo 就是为了打破这样的限制,对于 Gopher 来说,机器学习用 Go 也可以拥有开箱即用的开源库,同时拥有众多当下优秀的算法。spaGO 与 BERT-like 的转换器兼容,同时使用了 Flair 序列标注架构。
spaGO 有很多内建的功能,包括如下:
- 自动微分(Automatic differentiation)
- 支持多个优化方法(Optimization methods):比如 Adam, RAdam, RMS-Prop, AdaGrad, SGD
- 支持神经网络(Neural networks)
- Feed-forward models (Linear, Highway, Convolution, ...)
- Recurrent models (LSTM, GRU, BiLSTM...)
- Attention mechanisms (Self-Attention, Multi-Head Attention, ...)
- Recursive autoencoder
- 支持自然语言处理(Natural Language Processing)
- 内存优化的字嵌入算法(Memory-efficient Word Embeddings)
- Character Language Models
- Recurrent Sequence Labeler with CRF on top (e.g. Named Entities Recognition)
- Transformer models (BERT-like):Masked language model、Next sentence prediction、Tokens Classification、Question Answering
spaGo 更多的优秀功能正在开发中。使用如下方法就能安装使用了。
go get -u github.com/nlpodyssey/spago
更多项目详情请查看如下链接。
开源项目地址:
https://github.com/nlpodyssey/spago
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本文标题:(go用来处理后端好不好)(go编程优缺点)
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