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深度学习之Transformer笔记

Transformer笔记一、Transformer概览二、Encoder详解三、Decoder详解本文是根据哔哩哔哩up主视频讲解所写,加入了一些个人理解。视频地址:Transformer从零详细解读一、Transformer概览Transformer最初用于机器翻译,具体功能可以看成:进一步细分:再进一步细分:Encoder-Decoder结构,多个Encoder和Decoder个数可以自行设

#深度学习#python
自然语言处理(NLP)(二)实战篇之新闻主题分类任务

文章目录1. 构建带有Embedding层的文本分类模型数据包含内容如下:数据准备:import torchimport torchtextfrom torchtext.datasets import text_classificationimport os# 指定数据集下载路径load_data_path = "./data"if not os.path.isdir(load_data_path

#深度学习#python#神经网络
深度学习与人类语言处理学习笔记(四)—— Vocoder(理论篇)

文章目录Vocoder1. Spectrogram2. Neural Vocoder2.1 WaveNet2.2 FFTNet2.3 WaveRNN2.4 WaveGlowVocodervocoder就是通过模型或方法将语音特征转换成对应的声音信号。1. Spectrogram频谱图的计算过程如下,和振幅相位有关,一段完整的声音包含振幅和相位的信息,因此要还原出原始声音不能仅包含频率信息,还应该包

#语音识别#深度学习#自然语言处理
【论文阅读】基于深度学习的时序预测——Pyraformer

本文是上海交通大学的团队发表的,背景仍然是如何降低计算复杂度&更好地进行长期依赖性关系的表征。

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#论文阅读#深度学习#人工智能
Python时间序列缺失值填充

mark来源:时间序列缺失值填充import pandas as pddef fill_source(source, start_time, end_time):"""采用窗口长度为5的移动均值对缺失值进行填充@param source_df:@param start_time: 开始时间戳,str格式@param end_time: 结束时间,str格式@return:

#python
python一维时间序列平滑:移动平均、指数平滑、开尔曼滤波等

文章目录1. 移动平均2. 指数平滑3. 开尔曼滤波记录处理时间序列时需要用到的数据平滑方式参考博客:移动平均、指数平滑三阶指数平滑一阶指数平滑1. 移动平均import numpy as npimport pandas as pddf = pd.DataFrame()df["data"] = np.random.rand(20)# 数据也可以是series格式# 简单移动平均simp_movin

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#python#数据挖掘#数据分析
MAC安装graphviz

在进行树的可视化时会发现,即使python中安装好了graphviz和pydotplus,也会报错:pydotplus.graphviz.InvocationException: GraphViz's executables not found是因为graphviz是需要安装在系统中的一个可视化插件,要和python关联起来需要在mac中安装并配置环境。一种方式是用brew安装:brew inst

#python
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