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深度学习 | Attention与Transformer

Attention,又称为注意力机制,顾名思义,是一种能让模型对重要信息重点关注并充分学习吸收的技术,它不算是一个完整的模型,应当是一种技术,能够作用于任何序列模型中。

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#深度学习#transformer#自然语言处理
【FAISS安装】FAISS向量数据库安装避坑

FAISS向量数据库在1.7.2之后就不能用pip install安装了,需要使用官方推荐方法来安装。

#faiss
C语言位域在嵌入式中的应用

位域的概念  位域(或者也能称之为位段,英文表达是 Bit field)是一种数据结构,可以把数据以位元的形式紧凑的存储,并允许程序员对此结构的位元进行操作。这种数据结构的好处是:可以使数据单元节省存储空间,当程序需要成千上万个数据单元时,这种数据结构的优点也就很明显地突出出来了。位段可以很方便地访问一个整数值的部分内容从而简化程序源代码。位域的定义  总体

阿里云Dataworks SQL速查表

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#sql#mysql
神经网络反向求导不可导情况处理

1.激活函数不可导深度学习算法通常需要进行反向求导,来更新模型的参数,这就要求激活函数满足处处可导的性质,例如传统的sigmoid函数等。但是,为了解决梯度消失等问题提出的relu系列函数却不满足处处可导性质。针对这种类型的激活函数,可以使用次梯度来解决。次梯度方法(subgradient method)是传统的梯度下降方法的拓展,用来处理不可导的凸函数。它的优势是比传统方法处理问题范围大,劣势是

机器学习 | 决策树之回归树

系列文章目录提示:这里可以添加系列文章的所有文章的目录,目录需要自己手动添加例如:第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用提示:写完文章后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录系列文章目录前言一、回归树的构建方法二、递归二分法总结前言决策树不仅可以进行分类,也可以进行回归。与线性回归不同,回归树是将空间进行划分,每个空间对应一个标签。一、回归树的构建方法当面对一个回

深度学习 | Attention与Transformer

Attention,又称为注意力机制,顾名思义,是一种能让模型对重要信息重点关注并充分学习吸收的技术,它不算是一个完整的模型,应当是一种技术,能够作用于任何序列模型中。

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#深度学习#transformer#自然语言处理
深度学习 | Tensorflow2.0使用心得

Tensorflow2.0使用心得文章目录Tensorflow2.0使用心得Keras一、Simple Model二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结Keras    Tensorflow2推荐使用keras构建网络,常见的神经网络都包含在keras.layer中    Keras 是一个用于构建和训练深度学习模型的

机器学习 | 基于内容的Word2Vec实现

Word2Vec实现文章目录Word2Vec实现一、Word2Vec是什么二、主流实现方式1.gensim2.jiaba总结一、Word2Vec是什么二、主流实现方式1.gensim代码如下(示例):import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsimport warn

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#机器学习#word2vec#人工智能
机器学习 | Sklearn框架

系列文章目录提示:这里可以添加系列文章的所有文章的目录,目录需要自己手动添加例如:第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用提示:写完文章后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录系列文章目录前言一、sklearn五大基本函数二、使用步骤1.引入库总结前言提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:例如:随着人工智能的不断发展,机器学习这门技术也越来越重要,很多人都开启了学

#sklearn#机器学习#python
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