任何优化算法都需要一些初始的参数。到目前为止我们都是初始所有参数为0，这样的初始方法对于逻辑回归来说是可行的，但是对于神经网络来说是不可行的。如果我们令所有的初始参数都为0，这将意味着我们第二层的所有激活单元都会有相同的值。同理，如果我们初始所有的参数都为一个非0的数，结果也是一样的。
其为一个简单的存储固定大小的词典的嵌入向量的查找表，意思就是说，给一个编号，嵌入层就能返回这个编号对应的嵌入向量，嵌入向量反映了各个编号代表的符号之间的语义关系。
2023年12月11日，Mistral AI团队发布了一款高质量的稀疏专家混合模型Mixtral 8x7B。
神经网络原理可以参考：BP神经网络模型及其Gradient Descent的推导过程
这是一个造轮子的过程，但是从头构建LSTM能够使我们对体系结构进行更加了解，并将我们的研究带入下一个层次。
深度学习已经成为机器学习领域的一个热门话题，而多层感知机（MLP）是最基础的深度学习模型之一。在这篇教程中，我将向你展示如何使用Python来实现一个简单的MLP模型。
""" 案例：研究生学院录取数据，用梯度下降训练一个网络。 数据有三个输入特征：GRE 分数、GPA 分数和本科院校排名（从 1 到 4）。排名 1 代表最好，排名 4 代表最差。 """ # ----------分隔线------------- """ 数据解读说明： admit 0未录取 1 录取 gre分数 gpa绩点分数 rank 本科院校等级 #数据预处理 admit --目标标签 rank ---分类变量--》亚编码|one-hot独热编码，相当于去除量纲的影响 gre,gpa
因为ReactiveObjC只能监听NSObject类型的数据，所以一般为了能监听BOOL值的类型，我们会用NSNumber来实现BOOL。
系列培训目录 ➡️神经网络（Neural Networks）⬅️ 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks） 循环神经网络（Recurrent Neural Netwo
所有模型的输出都是 ModelOutput 的子类实例。这些是包含模型返回的所有信息的数据结构，但也可以用作元组或字典。
参考这篇论文Finding Structure in Time(1990)，如果你对RNN有一定的了解，实际上不用看，仔细看我代码如何实现即可。如果你对RNN不太了解，请仔细阅读我这篇文章RNN Layer，结合PyTorch讲的很详细
深度学习算法(第30期)----降噪自编码器和稀疏自编码器及其实现 今天我们一起学一下变分自编码器及其实现方面的知识。
config.inner_group_num是组内TFBlock数量，这里记为 GS，num_hidden_layers是总的 TFBlock 层数，记为 LC，num_hidden_groups是分组数量，记为 GC。
1 安装erlang 下载地址：http://www.erlang.org/downloads 博主这里采用的是otp_src_19.1.tar.gz (200MB+)
1. 概况 1.1 任务 口语理解（Spoken Language Understanding, SLU）作为语音识别与自然语言处理之间的一个新兴领域，其目的是为了让计算机从用户的讲话中理解他们的意图
编写辅助函数，计算步骤1-3 将它们合并到 nn_model（）的函数中 学习正确的参数，对新数据进行预测
作用：在微调时（以P-Tuning V2为例），方法训练时冻结模型的全部参数，只激活PrefixEncoder的参数。 其源码如下，整体来看是比较简单的。
还记得面试时被问起"请说说display:none和visibility:hidden的区别"吗？是不是回答完display:none不占用原来的位置，而visibility:hidden保留原来的位置后，面试官就会心一笑呢？其实不止那么简单呢！本文我们将一起深究它俩的恩怨情仇，下次面试时我们可以回答得更出彩！
作者 | 李理 环信人工智能研发中心 VP，十多年自然语言处理和人工智能研发经验。主持研发过多款智能硬件的问答和对话系统，负责环信中文语义分析开放平台和环信智能机器人的设计与研发。 （在阅读本文之前，建议你先阅读该系列的前两篇文章，附完整代码：①一文详解循环神经网络的基本概念，②实战 | 手把手教你用PyTorch实现图像描述） 本示例会介绍使用 seq2seq 网络来实现机器翻译，同时使用注意力机制来提高seq2seq的效果(尤其是长句)。 图5.24: seq2seq 模型 ▌sequence to s
文章目录 RNN RNN训练 numpy复现 RNN 📷 X t 表 示 t 时
偶然发现支付宝的 SDK 存在一个很有意思的函数 APMutableStringRemoveLastComma。该函数会判断可变字符串尾部是否等于 ,；如果相等，则进行移除。
定义class Field，用来表明扫雷的面板。以及一系列member func来操作该面板。
Electron2.x之后的版本都已经不支持PDF加载显示了，所以推荐网页中使用pdf.js来加载PDF
南京信息工程大学60周年校庆活动暨2020年科技活动月——“高影响天气精细化预报”学术研讨会
在CSS布局中，display和visibility属性是控制元素显示状态的两个重要工具。尽管它们在某些情况下可以互换使用，但它们之间存在一些关键的区别。本文将深入探讨这两个属性，并提供代码示例来帮助理解它们之间的差异。
Chris Olah's LSTM post Edwin Chen's LSTM post Andrej Karpathy's lecture on RNNs and LSTMs from CS231n
贝叶斯网络 source coding # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python ''' @Author: Yan Errol @Email:2681506@gmail.com @Date: 2019-06-03 16:17 @File：Bayesian neural newwork @Describe:贝叶斯神经网络 @Evn: ''' import edward as ed from edward.models import Normal n_s
多层感知机（MLP，Multilayer Perceptron）也叫人工神经网络（ANN，Artificial Neural Network），除了输入输出层，它中间可以有多个隐层，最简单的MLP只含一个隐层，即三层的结构，如下图：
前面的几篇文章我们熟悉了人工神经网络的数学原理及其推导过程，但有道是‘纸上得来终觉浅’，是时候将理论变为现实了。现在我们将应用Python语言以及其强大的扩充程序库Numpy来编写一个简单的神经网络。
要隐藏其他工作表中的行，只需使用该工作表代替ActiveSheet，例如使用Sheets(1)代表第1个工作表，或者使用Worksheets(1)代表第1个标准工作表。隐藏所有行后，行标题几乎被隐藏，但列标题仍然在工作表中。
深度学习算法在过去几年里取得了巨大的进展，成为了计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域的重要技术。其中，基于注意力机制的神经网络是一种强大的工具，它在深度学习算法中发挥着重要的作用。本文将介绍基于注意力机制的神经网络在深度学习算法中的应用，并讨论其优势和局限性。
https://github.com/FighterLYL/GraphNeuralNetwork
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感谢清华大学自然语言处理实验室对预训练语言模型架构的梳理，我们将沿此脉络前行，探索预训练语言模型的前沿技术，红色框为已介绍的文章。本期的内容是结合Huggingface的Transformers代码，
「学习内容总结自 coursera 和 udacity 的深度学习课程，部分截图来自 udacity 的课件」
预编译前奏 1，任何变量未经声明就赋值，此变量就为全局对象所有 a = 123 console.log(a); // 123 var a = b = 123 console.log(a, b); // 123 123 function test() { var a = b = 123 } test() console.log(b) // 123 2，一切声明的全局变量，全是window的属性 <script> // a = 123 // console.log(a); // 123 // v
本篇是神经网络体系搭建的第二篇，解决体系搭建的深度学习网络相关问题，详见神经网络体系搭建(序) 深度学习是一个已经被说烂了的词，几乎说起人工智能，非专业人士也会说出深度学习这个词，甚至有时候觉得神经网络，low爆了，深度学习才流行。 我也一度以为深度学习是多么神奇的一个技术，其实说到底，还是神经网络，没啥高大上的，只不过深了很多层，注意，是“深”，而不是“宽”。但是呢，就是深了很多层，确实让它的表现好了很多，所以它才有了一个专有名字，叫做深度学习。 深入了解深度学习，先从多层感知器说起。 多层感知器（M
https://theneuralperspective.com/2016/12/04/implementation-of-using-fast-weights-to-attend-to-the-recent-past/ https://github.com/GokuMohandas/fast-weights Implementation of Using Fast Weights to Attend to the Recent Past Using Fast Weights to Attend to th
GLM模型中位置编码是2D的，有两层的位置表示，分别是序列的位置表示和mask block的位置表示。由get_position_ids函数处理。position_ids对应GLM论文中的postion 1，block_position_ids对应GLM论文中的position 2。
下载: https://download.pytorch.org/tutorial/data.zip
本文将介绍一个新特性，从 Chrome 90 开始，overflow 新增的一个新特性 -- overflow: clip，使用它，轻松的对溢出方向进行控制。
深度学习算法(第26期)----深度网络中的自编码器 今天我们更进一步一起学一下栈式自编码器。
第 10 章介绍了人工神经网络，并训练了我们的第一个深度神经网络。 但它是一个非常浅的 DNN，只有两个隐藏层。 如果你需要解决非常复杂的问题，例如检测高分辨率图像中的数百种类型的对象，该怎么办？ 你可能需要训练更深的 DNN，也许有 10 层，每层包含数百个神经元，通过数十万个连接相连。 这可不像公园散步那么简单：
也是torch_geometric自带的一个数据集，专门用于图神经网络入门的开胃小菜。
在CSS中，让元素隐藏（指屏幕范围内肉眼不可见）的方法很多，有的占据空间，有的不占据空间；有的可以响应点击，有的不能响应点击。后宫选秀——一个一个看。
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