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吴恩达-深度学习笔记
吴恩达
-面向开发人员的 ChatGPT 提示工程
探索ChatGPT,协助工作学习创作。公众号「阿杰与AI」回复AI,加入社群,一同探讨,一同成长,比他人更进一步。我们一起维护一个完全免费开源知识库。1.AI、OpenAI、MidJourney发展史2.ChatGPT们对今后社会生活的影响3.目前市面比较好的AI产品介绍4.注册方式汇总5.针对初学者的ChatGPT速成课程6.ChatGPT如何辅助工作6.1ChatGPT处理ExcelWordP
阿杰的人生路
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2023-07-17 15:40
学习ChatGPT的基础知识
chatgpt
人工智能
吴恩达
ChatGPT网课笔记Prompt Engineering——训练ChatGPT前请先训练自己
吴恩达
ChatGPT网课笔记PromptEngineering——训练ChatGPT前请先训练自己主要是
吴恩达
的网课,还有部分github的prompt-engineering-for-developers
瞲_大河弯弯
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2023-07-17 15:39
LLM模型
chatgpt
笔记
【
吴恩达
-AIGC/ChatGPT提示工程课程】第八章 - **聊天机器人 Chatbot.**
【
吴恩达
-AIGC/ChatGPT提示工程课程】第八章-聊天机器人Chatbot.使用一个大型语言模型的一个令人兴奋的事情是,我们可以用它来构建一个定制的聊天机器人,只需要很少的工作量。
黎跃春
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2023-07-17 15:09
AIGC
chatgpt
机器人
【
吴恩达
】prompt engineering(原则 迭代 文本概括 推断、订餐机器人)
简介Introduction基础的LLM训练的模型,问法国的首都什么,可能会将答案预测为“法国最大的城市是什么,法国的人口是多少”许多LLMs的研究和实践的动力正在指令调整的LLMs上。指令调整的LLMs已经被训练来遵循指令。因此,如果你问它,“法国的首都是什么?”,它更有可能输出“法国的首都是巴黎”。指令调整的LLMs的训练通常是从已经训练好的基本LLMs开始,该模型已经在大量文本数据上进行了训
山顶夕景
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2023-07-17 15:38
#
自然语言处理
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LLM大模型
prompt
gpt
大模型
对话机器人
【
深度学习笔记
3.2 正则化】Dropout
关于dropout的理解与总结:dropout是什么?参考文献[1]dropout会让train变差,让test变好。一般的如果在train-set上表现好,在test-set上表现差,用dropout才有效果。使用dropout是为了避免过拟合。(来自网友)下图来自文献[3] 上图中的思想就是说:Dropout是一种正则化技术,是防止过拟合最有效的方法,然而在以下几种情况下使用dropout会损
取取经
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2023-07-17 08:28
深度学习笔记
吴恩达
深度学习笔记
整理(四)—— 超参数调试、正则化以及优化
目录改善深层神经网络:超参数调试、正则化以及优化训练,验证,测试集(Train/Dev/Testsets)偏差和方差权衡方差和偏差的问题正则化为什么只正则化参数?为什么不再加上参数呢?为什么正则化有利于预防过拟合呢?为什么压缩2范数,或者弗罗贝尼乌斯范数或者参数可以减少过拟合?dropout正则化。其他正则化方法归一化输入1.零均值2.归一化方差。为什么使用归一化处理输入?梯度消失/梯度爆炸神经网
梦想的小鱼
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2023-07-17 08:27
机器学习
深度学习
人工智能
【
深度学习笔记
】偏差与方差
本专栏是网易云课堂人工智能课程《神经网络与深度学习》的学习笔记,视频由网易云课堂与deeplearning.ai联合出品,主讲人是
吴恩达
AndrewNg教授。
洋洋Young
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2023-07-17 08:27
【深度学习笔记】
笔记
深度学习笔记
4:正则化和dropout
结构风险函数模型的结构风险函数包括了经验风险项和正则项,通常可以表示成如下式子:θ∗=argminθ1N∑i=1NL(yi,f(xi,θ))+λϕ(θ)\theta^*=\arg\min_\theta\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}L(y_i,f(x_i,\theta))+\lambda\phi(\theta)θ∗=argminθN1∑i=1NL(yi,f(xi,θ))+λϕ
春花幼稚园陈同学
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2023-07-17 08:27
【
深度学习笔记
】正则化与 Dropout
本专栏是网易云课堂人工智能课程《神经网络与深度学习》的学习笔记,视频由网易云课堂与deeplearning.ai联合出品,主讲人是
吴恩达
AndrewNg教授。
洋洋Young
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2023-07-17 08:26
【深度学习笔记】
深度学习
笔记
人工智能
吴恩达
机器学习笔记(5)—— 神经网络
又摸鱼摸了好久,终于开学了,不能再摸鱼了,这学期课都是嵌入式开发方面的,我给自己的电脑买了个新硬盘装了Linux,不再像以前在虚拟机里小打小闹了,折腾了好几天的新系统,现在有时间写新的笔记了。这次给大家带来的是神经网络,比较难,我可能写的也不是太明白,就看看吧。非线性假设其实神经网络是一个很古老的算法,不过在很长的一段时间内受计算机的机能所限,这个算法没有太大的进展。直到了现在,计算机的飞速发展,
机智的神棍酱
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2023-07-17 06:15
【机器学习】
吴恩达
课程1-Introduction
一、机器学习1.定义计算机程序从经验E中学习,解决某一任务T,进行某一性能P,通过P测定在T上的表现因经验E而提高。2.例子跳棋程序E:程序自身下的上万盘棋局T:下跳棋P:与新对手下跳棋时赢的概率二、监督学习SupervisedLearning1.定义给算法一个数据集,其中包含了正确答案,算法的目的是给出更多的正确答案。2.例子(1)预测房价(回归问题)Regressionproblem回归:Pr
禾风wyh
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2023-07-16 18:32
机器学习
机器学习
【
吴恩达
机器学习】第七周—SVM支持向量机与核函数
31.jpg1.支持向量机SupportVectorMachines1.1介绍在分类问题中,除了线性的逻辑回归模型和非线性的深度神经网络外,我们还可以应用一种被广泛应用于工业界和学术界的模型—支持向量机,简称SVM,与逻辑回归和神经网络相比,支持向量机在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清晰,更加强大的方式。尽管现在深度学习十分流行,了解支持向量机的原理,对想法的形式化、简化、及一步步使模型更一
Sunflow007
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2023-07-16 16:08
深度学习笔记
之Transformer(四)铺垫:层标准化(Layer Normalization)
深度学习笔记
之Transformer——层标准化[LayerNormalization]引言回顾:批标准化问题描述问题处理层标准化批标准化无法处理的问题引言在介绍Transformer\text{Transformer
静静的喝酒
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2023-07-16 15:50
深度学习
深度学习
笔记
transformer
深度学习笔记
之Transformer(五) Position Embedding铺垫:Word2vec
深度学习笔记
之Transformer——PositionEmbedding铺垫:Word2vec引言回顾:关于词特征表示的One-hot\text{One-hot}One-hot编码目标函数构建关于语料库与任务目标似然函数构建
静静的喝酒
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2023-07-16 15:50
深度学习
机器学习
深度学习
Word2vec
深度学习笔记
之卷积神经网络(二)图像卷积操作与卷积神经网络
深度学习笔记
之卷积神经网络——图像卷积操作与卷积神经网络引言回顾:图像卷积操作补充:卷积核不是卷积函数卷积神经网络卷积如何实现特征描述/提取卷积神经网络中的卷积核的反向传播过程场景构建与前馈计算卷积层关于卷积核的反向传播过程卷积层关于输入的反向传播过程引言上一节介绍了卷积的基本思想以及图像卷积操作
静静的喝酒
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2023-07-16 15:49
深度学习
深度学习
卷积神经网络
卷积提取特征思想
卷积神经网络反向传播过程
链式求导法则
深度学习笔记
之稀疏自编码器
深度学习笔记
之稀疏自编码器引言引子:题目描述正确答案:ABCD\mathcalA\mathcalB\mathcalC\mathcalDABCD题目解析介绍:自编码器欠完备自编码器正则自编码器从先验角度解释稀疏自编码器稀疏自编码器的构建引言本节以一道算法八股题为引
静静的喝酒
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2023-07-16 15:49
深度学习
算法八股查漏补缺
深度学习
笔记
自编码器
稀疏自编码器
特征降维
深度学习笔记
之残差网络(ResNet)
深度学习笔记
之残差网络[ResNet]引言引子:深度神经网络的性能问题核心问题:深层神经网络训练难残差网络的执行过程残差网络结构为什么能够解决核心问题残差网络的其他优秀性质引言本节将介绍残差网络(ResidualNetwork
静静的喝酒
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2023-07-16 15:19
深度学习
深度学习
神经网络
残差网络
梯度优化问题
Boosting
深度学习笔记
之Transformer(八)Transformer模型架构基本介绍
机器学习笔记之Transformer——Transformer模型架构基本介绍引言回顾:简单理解:Seq2seq\text{Seq2seq}Seq2seq模型架构与自编码器自注意力机制Transformer\text{Transformer}Transformer架构关于架构的简单认识多头注意力机制包含掩码的多头注意力机制基于位置信息的前馈神经网络残差网络与层标准化操作编码器的输出与信息传递关于预
静静的喝酒
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2023-07-16 14:15
深度学习
深度学习
transformer
多头注意力机制
LayerNorm
2020-3-5
深度学习笔记
12 - 深度学习应用 4(其他应用-推荐系统 / 知识表示、推理和回答)
第十二章应用中文官网英文原版2020-2-29
深度学习笔记
12-深度学习应用1(大规模深度学习)2020-3-1
深度学习笔记
12-深度学习应用2(计算机视觉,语音识别)2020-3-2
深度学习笔记
12-
没人不认识我
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2023-07-16 12:31
深度学习
IT
吴恩达
ML2022-用于手写数字识别的神经网络
1用到的包导入在这个分配过程中需要的所有包。Numpy是使用Python进行科学计算的基本软件包。Matplotlib是在Python中绘制图形的流行库。tensorflow是一种流行的机器学习平台。importnumpyasnpimporttensorflowastffromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfromtensorflow.keras.l
KAY金
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2023-07-16 09:51
神经网络
人工智能
深度学习
关于
吴恩达
深度学习总结(一)
关于
吴恩达
深度学习总结(一)相关函数文章目录关于
吴恩达
深度学习总结(一)相关函数一、costfunction(成本函数)二、lossfunction(损失函数)三、sigmoidfunction(sigmoid
南阳北海
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2023-07-16 03:16
吴恩达
机器学习2022-Jupyter-用scikitlearn实现线性回归
1可选实验:使用Scikit-Learn进行线性回归有一个开源的、商业上可用的机器学习工具包,叫做scikit-learn。本工具包包含您将在本课程中使用的许多算法的实现。1.1工具您将利用scikit-learn以及matplotlib和NumPy中的函数。2线性回归封闭式解决方案Scikit-learn的线性回归模型实现了一种封闭式的线性回归。让我们使用早期实验室的数据——一栋1000平方英尺
KAY金
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2023-07-15 16:41
机器学习
机器学习
人工智能
吴恩达
机器学习2022-Jupyter-Scikit-Learn教学
1可选实验室:线性回归使用Scikit-Learn有一个开源的、商业上可用的机器学习工具包,叫做scikit-learn。本工具包包含您将在本课程中使用的许多算法的实现。1.1目标在这个实验室里:利用scikit-学习使用线性回归梯度下降法来实现1.2工具您将利用scikit-learn以及matplotlib和NumPy中的函数。2梯度下降Scikit-learn有一个梯度下降法回归模型skea
KAY金
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2023-07-15 16:41
机器学习
机器学习
jupyter
scikit-learn
吴恩达
机器学习2022-Jupyter-用scikitlearn实现逻辑回归
1.1目标使用scikit-learn培训Logit模型模型。1.2数据集importnumpyasnpX=np.array([[0.5,1.5],[1,1],[1.5,0.5],[3,0.5],[2,2],[1,2.5]])y=np.array([0,0,0,1,1,1])1.3Fit模型下面的代码导入了scikit-learn的Logit模型模型。您可以通过调用fit函数将此模型适合于训练数据
KAY金
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2023-07-15 16:39
机器学习
jupyter
逻辑回归
使用 ChatGPT 的 7 个技巧 | Prompt Engineering 学习笔记
概述前段时间在DeepLearning学了一门大火的Prompt的课程,
吴恩达
本人授课,讲的通俗易懂,感觉受益匪浅,因此在这里总结分享一下我的学习笔记。为什么要学习Prompt?
快乐无限出发
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2023-07-15 16:49
chatgpt
学习
笔记
吴恩达
机器学习2022-Jupyter1可选实验室: Python 和 Jupyter 笔记本简介
欢迎来到第一个可选实验室!可供选择的实验室包括:提供信息-比如这个笔记本以实际例子加强课堂教材提供分级实验室常规的工作实例1.1目标在本实验中,您将:对Jupyter笔记本进行简要介绍,参观Jupyter笔记本,了解标记单元格和代码单元格之间的区别,练习一些基本的python熟悉Jupyter笔记本最简单的方法就是参观上面的帮助菜单帮助菜单本课程中使用的Jupyter笔记本有两种类型的单元格。诸如
KAY金
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2023-07-15 09:37
机器学习
python
开发语言
吴恩达
机器学习2022-Jupyter-机器学习实例
1可选实验:特征工程和多项式回归1.1目标在这个实验室里:探索特征工程和多项式回归,它可以让你使用线性回归机制来适应非常复杂,甚至非常非线性的函数。1.2工具您将利用在以前的实验中开发的函数以及matplotlib和NumPy。2特征工程与多项式回归综述线性回归提供了一种模型方法,公式形式为:如果您的特性/数据是非线性的或者是特性的组合,该怎么办?例如,住房价格往往不与居住面积成线性关系,而是对小
KAY金
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2023-07-15 08:00
机器学习
机器学习
jupyter
人工智能
吴恩达
机器学习2022-Jupyter
1可选实验室:Python、NumPy和矢量化简要介绍本课程中使用的一些科学计算。特别是NumPy科学计算包及其与python的使用。2目标在这个实验室里将回顾课程中使用的NumPy和Python的特性。Python是本课程中使用的编程语言。NumPy库扩展了python的基本功能,添加了更丰富的数据集,包括更多的数值类型、向量、矩阵和许多矩阵函数。NumPy和python相当无缝地协同工作。Py
KAY金
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2023-07-15 08:15
机器学习
jupyter
人工智能
吴恩达
机器学习2022-Jupyter特征缩放
1可选实验室:特征缩放和学习率(多变量)1.1目标在这个实验室里:利用前一实验室开发的多变量线性回归模型程序在具有多种功能的数据集上运行梯度下降法探讨学习速度alpha对梯度下降法的影响通过使用z分数标准化的特征缩放来提高梯度下降法的性能1.2工具您将使用在上一个实验中开发的函数以及matplotlib和NumPy。importnumpyasnpnp.set_printoptions(precis
KAY金
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2023-07-15 08:15
机器学习
机器学习
jupyter
人工智能
如何使用ChatGPT得到更满意的结果:Prompt Engineering (2)
几个月之前,DeepLearning.ai创始人
吴恩达
与OpenAI开发者IzaFulford联手推出了一门面向开发者的PromptEngineering教程,不知道大家有没有看…我当时火速看了,但是一直没有来得及整理中文版
Dorothy30
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2023-07-15 05:06
自用整理
chatgpt
prompt
人工智能
【
深度学习笔记
】浅层神经网络
本专栏是网易云课堂人工智能课程《神经网络与深度学习》的学习笔记,视频由网易云课堂与deeplearning.ai联合出品,主讲人是
吴恩达
AndrewNg教授。
洋洋Young
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2023-07-15 02:27
【深度学习笔记】
深度学习
笔记
神经网络
【
深度学习笔记
】深层神经网络
本专栏是网易云课堂人工智能课程《神经网络与深度学习》的学习笔记,视频由网易云课堂与deeplearning.ai联合出品,主讲人是
吴恩达
AndrewNg教授。
洋洋Young
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2023-07-15 02:27
【深度学习笔记】
深度学习
笔记
神经网络
【
深度学习笔记
】训练 / 验证 / 测试集
本专栏是网易云课堂人工智能课程《神经网络与深度学习》的学习笔记,视频由网易云课堂与deeplearning.ai联合出品,主讲人是
吴恩达
AndrewNg教授。
洋洋Young
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2023-07-15 02:17
【深度学习笔记】
深度学习
笔记
人工智能
yolo.h5文件问题的解决 -
吴恩达
深度学习:目标检测之YOLO算法
1.下载下载yad2k:gitclonehttps://github.com/allanzelener/yad2k.git这里面顺便有yad2k.py文件2.下载yolov2.cfghttps://github.com/pjreddie/darknet/tree/master/cfg3.下载yolov2.weightshttp://pjreddie.com/media/files/yolo.wei
热爱技术的小曹
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2023-07-14 22:08
YOLO
深度学习
目标检测
吴恩达
的人脸检测
1.将人脸图像编码为128位的向量1.1-使用卷积网络来进行编码系统构建一个编码,对该编码的元素进行比较,FaceNet模型需要大量的数据和长时间的训练#获取模型FRmodel=faceRecoModel(input_shape=(3,96,96))#打印模型的总参数数量print(“参数数量:”+str(FRmodel.count_params()))1.2.计算两个编码以及阈值之间的误差13.
热爱技术的小曹
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2023-07-14 21:26
tensorflow
人工智能
python
吴恩达
ChatGPT Prompt Engineering for Developers 系列课程笔记--01 Introduction
01课程介绍Introduction1)两种LLM(LargeLanguageModels)BaseLLM:根据训练数据自动预测下一个单词。例如:给定"Onceuponatime,therewasaunicorn",LLM会自动生成下面的文章"thatlivedinamagicalforrestwith…“。但当给定一个问题"WhatisthecapitalofFrance"时,LLM预测的内容很
Isawany
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2023-07-14 19:30
chatgpt
语言模型
自然语言处理
ai
nlp
吴恩达
ChatGPT《LangChain for LLM Application Development》笔记
基于LangChain的LLM应用开发1.介绍现在,使用Prompt可以快速开发一个应用程序,但是一个应用程序可能需要多次写Prompt,并对LLM的输出结果进行解析。因此,需要编写很多胶水代码。HarrisonChase创建的LangChain框架可以简化开发流程。其包含两个包,Python和JavaScript。LangChain提取了很多公共的抽象,注重组合和模块化,包含了很多可以单独使用或
datamonday
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2023-07-14 19:53
AIGC
chatgpt
langchain
python
llm
深度学习
AI Is the New Power
这个题目纯粹是为了博眼球,因为
吴恩达
有个题目是AIIstheNewElectricity。:)但是我想AI确实是为我们这些企业信息化顾问顾问赋予了新的力量,在我们的职业生涯中开辟了新的可能性。
NetSuite知识会
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2023-07-14 16:44
AI
人工智能
NetSuite
利用langchain-ChatGLM、langchain-TigerBot实现基于本地知识库的问答应用
目录1原理2langchain-ChatGLM的开发部署2.1安装环境2.2加载本地模型3langchain-TigerBot的开发部署刷B站的时候,无意中看到
吴恩达
的一个langchain的教程,然后去
陈 洪 伟
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2023-07-14 13:25
#
大语言模型LLM
langchain
人工智能简史笔记2
下图看到了左二辛顿和右一
吴恩达
。2013年谷歌收购辛顿的DNNRearch公司,有趣的是这家公司没有产品,只有三个深度学习的牛人。同
蛋壳记忆
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2023-07-14 04:37
AIGC大记事【2023-0625】【第五期】:《时代》专访ChatGPT之父:人工智能影响经济还需要很多年
刘慈欣谈ChatGPT:人类的无能反而是人类最后的屏障AI时代已来,
吴恩达
呼吁向每个孩子教授人工智能知识【强烈推荐】OpenAIShyamal分享LLM创业前沿方向,我们所处的历史阶段,AI-IMPACT
linxid【智子纪元】
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2023-07-14 01:29
AIGC
chatgpt
人工智能
吴恩达
ChatGPT《Building Systems with the ChatGPT API》笔记
1.课程介绍使用ChatGPT搭建端到端的LLM系统本课程将演示使用ChatGPTAPI搭建一个端到端的客户服务辅助系统,其将多个调用链接到语言模型,根据前一个调用的输出来决定使用不同的指令,有时也可以从外部来源查找信息。课程链接:https://learn.deeplearning.ai/chatgpt-building-system/lesson/1/introduction2.LLM、Cha
datamonday
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2023-06-23 08:21
AIGC
chatgpt
python
llm
人工智能
吴恩达
ChatGPT《Prompt Engineering》笔记
ChatGPT提示词工程师教程1.课程介绍1.1ChatGPT相关术语LLM:LargeLanguageModel,大语言模型InstructionTunedLLM:经过指令微调的大语言模型Prompt:提示词RLHF:ReinforcementLearningfromHumanFeedback,人类反馈强化学习ChatCompletion:Temperature:其范围是0到1,它用于控制模型响
datamonday
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2023-06-22 16:51
AIGC
chatgpt
prompt
python
人工智能
饶了这么一大圈
吴恩达
的视频仅能让我快速了解写程序,可能是我的水平不够。老师的PPT也还是算了吧。。网上的PPT也算了吧。。碰到的问题还是查英文论文或者中文论文吧,百度还是算了吧。。最后,我爱读书,读书使我快乐。
小星star
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2023-06-22 08:40
机器学习比较好的视频资源
吴恩达
,经典入门课程。[中英字幕]
吴恩达
机器学习系列课程_哔哩哔哩_bilibiliwww.bilibili.com/video/BV164411b7dx?
无敌三角猫
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2023-06-20 11:46
深度学习
人工智能
机器学习
【
吴恩达
老师《机器学习》】课后习题3之【逻辑回归解决多分类】与【神经网络】笔记(代码注释详细)
本次习题所用到的数据,#数据集:ex3data1.mat,参数:ex3weights.mat。在文章开头,下载即可!逻辑回归解决多分类问题二分类VS多分类在机器学习中,分类是一种监督学习任务,其中我们试图预测目标变量的离散值。二分类和多分类是分类问题中两种最常见的形式。二分类问题:二分类问题是指需要从两个互斥的类别中选择一个类别的问题。也就是说最终的数据的标签只有两个分类,非此即彼。例如将电子邮件
cx-young
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2023-06-20 07:14
机器学习
机器学习
逻辑回归
分类
吴恩达
机器学习——支持向量机
本章内容简介:·12.1优化目标·12.2大边界的直观理解·12.3大边界分类背后的数学·12.4核函数1·12.5核函数2·12.6使用支持向量机对支持向量机的一些理解:支持向量机解决的是多维的分类问题。当给出一定的数据集时,分类学习的最基本想法就是基于训练集在样本空间中找到一个划分超平面,将不同类别的样本划分,又因为在训练学习中,数据大多是高维度的,并且数据不一定都是线性可分的,那么线性不可分
SCY_e62e
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2023-06-20 07:47
深度学习笔记
之循环神经网络(六)长短期记忆神经网络(LSTM)
深度学习笔记
之循环神经网络——长短期记忆神经网络[LSTM]引言回顾:RNN\text{RNN}RNN的反向传播过程RNN\text{RNN}RNN反向传播的梯度消失问题长短期记忆神经网络遗忘门结构输入门结构遗忘门与输入门的特征融合操作输出门结构个人感悟引言上一节介绍了循环神经网络
静静的喝酒
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2023-06-19 18:55
机器学习
深度学习
深度学习
循环神经网络
Tanh激活函数
LSTM
深度学习笔记
之循环神经网络(八)LSTM的轻量级变体——门控循环单元(GRU)
深度学习笔记
之LSTM轻量级变体——门控循环单元[GRU]引言回顾:LSTM\text{LSTM}LSTM的前馈计算过程LSTM\text{LSTM}LSTM的问题GRU\text{GRU}GRU的前馈计算过程
静静的喝酒
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2023-06-19 18:55
深度学习
机器学习
深度学习
rnn
门控循环单元
深度学习笔记
之Transformer(三)自注意力机制
深度学习笔记
之Transformer——自注意力机制引言回顾:缩放点积注意力机制自注意力机制自注意力机制与RNN,CNN\text{RNN,CNN}RNN,CNN的对比简单介绍:卷积神经网络处理序列信息的原理从计算复杂度的角度观察位置编码引言上一节对注意力分数
静静的喝酒
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2023-06-19 18:52
深度学习
深度学习
transformer
自注意力机制
位置编码
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