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Vanilla VAEVanilla VAE(Variational Autoencoder) 一立帖、AutoEncoder 回顧 生成模型 最理想的生成就是知道輸入樣...
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mysql事務(wù)隔離級別的實(shí)現(xiàn)原理
mysql事務(wù)隔離級別的實(shí)現(xiàn)原理 mysql innodb中的四種事務(wù)隔離級別[http://www.reibang.com/p/1fc97a...
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Java 泛型
java 泛型 很多朋友對java的泛型不是很理解，很多文章寫的已不是很清楚庄撮，這篇博客對java泛型進(jìn)行 一個(gè)總結(jié)蚂维。 1.泛型的轉(zhuǎn)換 List<...
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機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)之交叉熵與均方誤差機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)之交叉熵與均方誤差 我們都知道戳粒，對于分類任務(wù)，可以選用交叉熵做為模型的損失函數(shù)虫啥；對于回歸任務(wù)蔚约，可以選用MSE來作為模型的損失函數(shù)。那...
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機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)之參數(shù)估計(jì)
機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)之參數(shù)估計(jì) 一涂籽、參數(shù)估計(jì) 對所要研究的隨機(jī)變量苹祟，當(dāng)它的概率分布的類型已知，但是參數(shù)未知评雌，比如服從正太分布树枫。但是這兩個(gè)參數(shù)未知。那么這...
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Transformer in pytorch一 Transformer overview 本文結(jié)合pytorch源碼以盡可能簡潔的方式把Transformer的工作流程講解以及原理講解清楚...
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機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)之反向傳播機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)二-反向傳播 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之所以可以訓(xùn)練景东，得益于與Hinton在1986年提出的反向傳播算法砂轻。反向傳播背后的數(shù)學(xué)原理就是鏈?zhǔn)椒▌t。本文會...
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Transformer研究綜述一斤吐、基礎(chǔ)部分 ??2017年google發(fā)表了一篇All Attention Is All You Need論文, 在機(jī)器翻譯任務(wù)中取得了SOT...
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梯度下降優(yōu)化方法概述梯度下降是優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器機(jī)器學(xué)習(xí)算法的首選優(yōu)化方法搔涝。本文重度參考SEBASTIAN RUDER[https://ruder.io/optim...