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大模型-Layer Normalization 篇

有区别。Post LNa. 位置:layernorm 在残差链接之后b. 缺点:PostLN 在深层的梯度范式逐渐增大,导致使用 Post-LN 的深层 Transformer 容易出现训练不稳定的问题Pre-LNa. 位置:layernorm 在残差链接中b. 优点:相比于 Post-LN,Pre-LN 在深层的梯度范式近似相等,所以使用 Pre-LN 的深层 Transformer 训练更稳定

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#面试
LiteratureReading:[2017] Attention Is All You Need

隶属于Google Brain团队,Google Brain是Google的一个研究项目,专注于人工智能和机器学习的研究。他的电子邮件地址是avaswani@google.com。- 同样隶属于Google Brain团队,电子邮件地址为noam@google.com。- 隶属于Google Research,这是Google的一个研究部门,负责广泛的技术研究,包括机器学习、计算机视觉等。电子邮件

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自2000-2024年的自然语言处理及大模型相关的18篇经典论文汇总

以上论文涵盖了自然语言处理和大模型领域的关键进展,从词向量到预训练模型,再到多模态和生成式AI,展示了NLP技术的快速演进。如果需要更详细的论文列表或具体内容,可以参考相关资源。

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#自然语言处理#人工智能
【Python/机器学习/深度学习】学习笔记5——进阶学习Machine-Learning模型与算法应用——机器学习应用案例

局部可解释性:局部解释促进了对单个数据点或分布的一小部分的理解,例如输入记录和其相应预测值的集群,或预测值的十分位数和相应的输入行。局部可解释的模型无关解释(LIME)是一种算法,它提供了一种新颖的技术,以可解释和忠实的方式解释任何预测模型的结果。教程方法是2020年的,我的sklearn是24年最新版的,所以极有可能是新版的sklearn中版本没有了原来的库导致。全局可解释性:全局解释帮助我们理

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#python#机器学习#深度学习
【深度学习应用】基于Bert模型的中文语义相似度匹配算法[离线模式]

【代码】基于Bert模型的中文语义相似度匹配算法(离线模式)

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#bert#人工智能#深度学习
【Python/机器学习/深度学习】学习笔记1——零基础入门Python数据分析【Anaconda3-JupyterNotebook&seaborn版】

登录anaconda官网点击免费下载如果不想改盘可以直接无脑安装在C盘安装好后可以使用图形化导航启动(但是不提倡这种方式:一是因为图像化软件占用内存。二是运行缓慢)更推荐下面这种运行方式:命令行窗口启动项目转移到工作目录输入dir指令可以看到文件下面的全部项目目录使用命令行输入指令:jupyter notebook可以看到浏览器端显示出磁盘下面相同的目录解决JuPyter500:Internal

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#学习
【Python/机器学习/深度学习】学习笔记1——零基础入门Python数据分析【Anaconda3-JupyterNotebook&seaborn版】

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#学习
【深度学习应用】基于Bert模型的中文语义相似度匹配算法[离线模式]

【代码】基于Bert模型的中文语义相似度匹配算法(离线模式)

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#bert#人工智能#深度学习
【深度学习入门】深度学习基础概念与原理

深度学习是机器学习中的一种基于人工神经网络的机器学习方法,其关键在于通过多层神经网络对输入数据进行逐深度学习是机器学习中的一种基于人工神经网络的机器学习方法,其关键在于通过多层神经网络对输入数据进行逐层抽象和表示学习,从而实现对复杂数据结构和非线性关系的建模。深度学习模型通常包含多个隐藏层,每个隐藏层都有许多神经元。这些神经元通过权重连接,模拟了生物神经元之间的信号传递过程。深度学习的目标是学习样

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#深度学习#人工智能
关于连接Oracle数据库时出现的“ORA-12541:TNS 无监听程序”和“ORA-12514 TNS 监听程序当前无法识别连接描述符中请求服务”的解决办法

目录问题一:“ORA-12541:TNS 无监听程序”。问题2:“ORA-12514 TNS 监听程序当前无法识别连接描述符中请求服务”问题一:“ORA-12541:TNS 无监听程序”。① 关闭所有Oracle服务win+r:输入SERVICES.MSC主要是这三个:②修改文件:路径: D:\app\YanhongLiu\product\11.2.0\dbhome_2\NETWORK\ADMIN

#数据库#oracle#database
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