本文主要參考反向傳播之一:softmax函數(shù)[https://zhuanlan.zhihu.com/p/37740860]咐蚯,添加相應(yīng)的pytorch的實(shí)現(xiàn) softmax函數(shù)...
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Linux shell 實(shí)現(xiàn)隊(duì)列并發(fā)任務(wù) 新建測試腳本: 執(zhí)行測試: 原文參考:https://blogs.wl4g.com/archives/292[https://blo...
數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法之美-35講Trie樹 特別備注 本系列非原創(chuàng)践图,文章原文摘自極客時(shí)間-數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)算法之美[https://time.geekbang.org/column/int...
上一篇 <<<為什么重寫equals還要重寫hashcode方法[http://www.reibang.com/p/fab91abaa042]下一篇 >>>JDK8十大新特...
1 為什么要對(duì)特征做歸一化 特征歸一化是將所有特征都統(tǒng)一到一個(gè)大致相同的數(shù)值區(qū)間內(nèi),通常為[0,1]籍嘹。常用的特征歸一化方法有: Min-Max Scaling對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行線...
NLP任務(wù)中-layer-norm比BatchNorm好在哪里 這就要理解為什么LN單獨(dú)對(duì)一個(gè)樣本的所有單詞做縮放可以起到效果 為啥BN在NLP中效果差BN的使用場景,不適合...
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