resnet 和 vgg 是重要的backbone短曾，而且許多網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)都是以vgg 和resnet為原型進行創(chuàng)作度硝，充分的理解這兩個基本網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的代碼是十分重要的粪薛，本次就詳細(xì)解讀...
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resnet 代碼解讀 -
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transformer厂僧、bert扣草、ViT常見面試題總結(jié)1.Transformer為何使用多頭注意力機制？（為什么不使用一個頭） 答案解析參考這里：為什么Transformer 需要進行 Multi-head Attention颜屠？...
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attention這段代碼里‘if dropout is not None:
p_attn = dropout(p_attn)’ 辰妙，這里的dropout 應(yīng)該是nn.Dropout吧？PyTorch快餐教程2019 (2) - Multi-Head Attention
PyTorch快餐教程2019 (2) - Multi-Head Attention 上一節(jié)我們?yōu)榱俗屢粋€完整的語言模型跑起來甫窟，可能給大家?guī)淼膶W(xué)習(xí)負(fù)擔(dān)過重了密浑。沒關(guān)系，我們這...
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很棒 這些坑都踩過了
anaconda3 | 使用中常見錯誤
1. conda安裝環(huán)境報錯：Solving environment: failed with initial frozen solve. 方案1：首先粗井，把你安裝的anaco...
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《利用Python進行數(shù)據(jù)分析》的最新版
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有全部代碼的github鏈接嗎
用TensorFlow實現(xiàn)自編碼器Autoencoders
技術(shù)交流QQ群:1027579432浇衬，歡迎你的加入懒构！ 歡迎關(guān)注我的微信公眾號：CurryCoder的程序人生 1.簡介 自編碼器是一種特殊的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，它可以從無標(biāo)簽的訓(xùn)練...
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用TensorFlow實現(xiàn)自編碼器Autoencoders技術(shù)交流QQ群:1027579432耘擂，歡迎你的加入胆剧！ 歡迎關(guān)注我的微信公眾號：CurryCoder的程序人生 1.簡介 自編碼器是一種特殊的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，它可以從無標(biāo)簽的訓(xùn)練...
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吳恩達深度學(xué)習(xí)正向反向傳播推導(dǎo)在學(xué)習(xí)達叔的deeplearning.ai課程中醉冤，學(xué)到了不少東西秩霍，然后有些地方?jīng)]有想得特別透徹，尤其是在推到正向和反向傳播的時候蚁阳，應(yīng)該沒有特別具體的推導(dǎo)過程前域，所以我在這里寫一...
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每一層都是一個輸入z 和激活 a，a是本層的輸出啊韵吨，a經(jīng)過加權(quán)求和就會得到下一層的輸入z啊。。归粉。椿疗。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中 BP 算法的原理與 Python 實現(xiàn)源碼解析
最近這段時間系統(tǒng)性的學(xué)習(xí)了BP算法后寫下了這篇學(xué)習(xí)筆記，因為能力有限糠悼，若有明顯錯誤届榄，還請指出 目錄 什么是梯度下降和鏈?zhǔn)角髮?dǎo)法則 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu) BP算法中的執(zhí)行流程（前向傳...
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GBDT源碼分析之二：決策樹
0x00 前言 本文是《GBDT源碼分析》系列的第二篇，主要關(guān)注GBDT的元算法"決策樹"在scikit-learn中的實現(xiàn)倔喂。 0x01 整體說明 scikit-learn的...
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Xgboost原理分析Xgboost 從陳天奇的PPT中進行總結(jié)铝条，重點了解模型的構(gòu)建，策略的選擇和優(yōu)化算法的選取席噩。 基礎(chǔ) 機器學(xué)習(xí)的目標(biāo)函數(shù)基本都是：也就是 損失函數(shù)和正則化項的組合班缰。 在目標(biāo)函數(shù)...
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kkt條件的推導(dǎo)思路以及八卦kkt條件的推導(dǎo)思路以及八卦 KKT條件是用來判斷一個解是否屬于一個非線性最優(yōu)化問題的。 這個條件也是推導(dǎo)出來的 我們知道悼枢，我們要求解一個最優(yōu)化問題埠忘，其實就是求解一個函數(shù)在某...
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