个人介绍
工作经历
2020-04-01 -2020-12-01北京理工大学学生
• 自主学习台湾大学李鸿毅教授的机器学习相关课程(2017) • 学习了RNN模型,attention机制,基于attention机制的transformer模型,GPT2模型,BERT模型 • 实现了基于pytorch的transformer+resnet50的多模态模型的文本生成(https://github.com/woyaonidsh/Mutimode- language-generation)
教育经历
2018-08-01 - 2021-03-01北京理工大学计算机科学与技术本科
北京理工大学 计算机科学与技术 总GPA:3.5/4.0 专业GPA:3.8/4.0 英语四、六级
技能
• 使用resnet18神经网络识别五子棋落子位置,在自己构建的数据集上达到98%正确率 • 使用进化计算中的遗传算法(Genetic Algorithm)对人工神经网络的参数进行调整,使得五子棋AI下棋水平提高 • 使用强化学习中的策略梯度下降(policy gradient)对人工神经网络进行训练,使其下棋水平逐渐提高
• 使用python统计文章中26个字母出现频率、单词出现频率、词组出现频率并且支持停用词,通过对应的命令行参数控制 (https://gitee.com/bit_se/word-frequency/tree/master) • 撰写五篇博客,详细描述设计过程,代码说明和解题思路(https://jzl1601763588.gitee.io/word-frequency/)