
简介
该用户还未填写简介
擅长的技术栈
可提供的服务
暂无可提供的服务
本系列文章对近期学习的大语言模型(LLM)和扩散模型(Diffusion Model)的相关内容进行简要总结,作为该系列文章的开篇,主要谈谈近期学习的感受和心得。

Deep Cross Network (深度交叉网络, DCN) 介绍与代码分析文章目录Deep Cross Network (深度交叉网络, DCN) 介绍与代码分析文章信息主要内容Deep Cross Network特征输入Cross NetworkDeep NetworkCombination Layer总结参考资料发现看完 Paper 和源码后如果不做点笔记, 一段时间过后, 甚至记不..
本系列文章对近期学习的大语言模型(LLM)和扩散模型(Diffusion Model)的相关内容进行简要总结,作为该系列文章的开篇,主要谈谈近期学习的感受和心得。

DMIN 模型介绍与源码分析四. 源码分析DMIN 模型定义在 https://github.com/mengxiaozhibo/DMIN/blob/master/code/model.py 文件中, 类名为 Model_DNN_Multi_Head.Behavior Refiner Layer采用 Multi-Head Self-Attention 完成对用户兴趣的初步提取:maxlen = 2
本文以 “文本生成图像(text to image)” 为主线,考察 Stable Diffusion 的运行流程以及各个重要的组成模块,在介绍时采用 “总-分” 的形式,先概括整体框架,再分析各个组件(如 DDPM、DDIM 等),另外针对代码中的部分非主流逻辑,比如 `predict_cids`、`return_ids` 这些小细节谈谈我的看法。

LINE 图嵌入算法介绍与源码浅析前言 (可以略过~)最近阅读了一些 Paper 和代码实现, 打算及时记录下来, 以便日后查阅和回忆; 写关于 Paper 的博客, 可以对文章进行翻译, 也可以只描述中心思想+自己的感悟, 两者均有好处: 前者内容详尽, 事无巨细, 查阅起来方便快捷, 不足之处是我不太擅长, 没有动力做~ ????; 后者方便了写作者, 但对阅读者不太友好, 如果时间一长, 其
本系列文章对近期学习的大语言模型(LLM)和扩散模型(Diffusion Model)的相关内容进行简要总结,作为该系列文章的开篇,主要谈谈近期学习的感受和心得。

GAT 算法原理介绍与源码分析文章目录GAT 算法原理介绍与源码分析零. 前言 (与正文无关, 请忽略)广而告之一. 文章信息二. 核心观点三. 核心观点解读四. 源码分析4.1 Graph Attention LayerTODO4.2 GAT 网络五. 总结零. 前言 (与正文无关, 请忽略)没有感想…广而告之可以在微信中搜索 “珍妮的算法之路” 或者 “world4458” 关注我的微信公众号
437. Path Sum III*https://leetcode.com/problems/path-sum-iii/description/题目描述You are given a binary tree in which each node contains an integer value.Find the number of paths that sum to a given v...
GraphSage 算法原理介绍与源码浅析前言最近在做 Graph 相关的工作, 两年前做过一段时间, 想不到兜兜转转又回到最初的起点~???????????? 工作继续稳步推进, 同时打算复习下基础算法. 论文也忒多了, 一段时间没看, 已经跟不上了 ????????????这里插句题外话, 之前我写的一些博客, 代码分析的太过细节了, 我自己平时翻看的时候, 都会直接将琐碎的东西给略过. 从这







