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今天来说一下Transformer中FeedForward层,首先还是先来回顾一下Transformer的基本结构:首先我们还是先来回顾一下Transformer的结构:Transformer结构主要分为两大部分,一是Encoder层结构,另一个则是Decoder层结构,Encoder 的输入由 Input Embedding 和 Positional Embedding 求和输入Multi-He
机器学习算法-KNN·KNN算法的基本过程:·算法的优缺点·手撕KNN代码,刨析KNN原理·KNN算法的基本过程:1)计算测试数据与各个训练数据之间的距离2)按照距离的递增关系进行排序3)选取距离最小的K个点4)确定前K个点所在类别的出现频率5)返回前K个点中出现频率最高的类别作为测试数据的预测分类·算法的优缺点优点:精度高、对异常值不敏缺点:计算复杂度高、空间复杂度高基本实现流程:# 导入包fr
本文系统梳理了机器学习中的主要学习范式。监督学习依赖标注数据直接学习输入输出映射;无监督学习挖掘无标签数据内部结构;半监督学习结合少量标注与大量无标签数据;自监督学习通过自造任务生成训练信号;强化学习通过环境交互获得奖励信号;对比学习通过相似性对比获取特征表示;迁移学习利用已有知识加速新任务学习;对抗学习通过模型间对抗提升能力。每种范式都有其特定应用场景和优势,理解这些差异有助于选择合适的学习方法
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