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斯坦福NLP课程 | 第14讲 - Transformers自注意力与生成模型
NLP课程第14讲介绍了Attention注意力机制、文本生成、自相似度、相对自注意力、图片与音乐生成、迁移学习等。
最简单的LSTM讲解,多图展示,源码实践,建议收藏
小知识,大挑战!本文正在参与“ 程序员必备小知识 本文同时参与 「掘力星计划」 ,赢取创作大礼包,挑战创作激励金 距离上一次的RNN有段时间了,一方面不想写,一方面因为其他的事情被牵扯了精力,
大语言模型核心技术-Transformer 详解
本文详细解析了Transformer整体模型结构,并深入分析了各个layer层的原理及给出了计算公式,针对每个 layer、block 都给出了较为详细的代码实现方便深入理解网络结构。
[译] RNN 循环神经网络系列 4: 注意力机制
在这篇文章里,我们将尝试使用带有注意力机制的编码器-解码器(encoder-decoder)模型来解决序列到序列(seq-seq)问题,实现的原理主要是根据这篇论文,具体请参考这里。 首先,让我们来一窥整个模型的架构并且讨论其中一些有趣的部分,然后我们会在先前实现的不带有注意力…
Mysql执行顺序
FORM: 对FROM的左边的表和右边的表计算笛卡尔积。产生虚表VT1 ON: 对虚表VT1进行 ON筛选,只有那些符合的行才会被记录在虚表VT2中。 JOIN: 如果指定了OUTER JOIN(比如left join、 right join),那么保留表中未匹配的行就会作为外…
Nodejs 第三十七章 MySQL子查询和连表
Nodejs 第三十七章 MySQL子查询和连表 在之前的各种案例中,我们是在一张表中进行增删改查的,但正常的开发中,是不会把所有的字段都定义在一张表里的。 因为如果所有字段都在一张表里的话,这跟所有
前端的焦虑,你想过30岁以后的前端路怎么走吗?
曾几何时,我总会很庆幸自己进了前端这个行业。因为在这个职业范畴里面,我如鱼得水,成长很快,成就感满满。然而,随着年龄和工龄的增长,渐渐发现自己的瓶颈越来越明显了,我感觉自己似乎碰到了前端的天花板。 1.从客观原因来看,前端相对于后端的入门门槛确实低了不少。公司对前端的需求量虽然…
一个合格(优秀)的前端都应该阅读这些文章
的确,有些标题党了。起因是微信群里,有哥们问我,你是怎么学习前端的呢?能不能共享一下学习方法。一句话也挺触动我的,我真的不算是什么大佬,对于学习前端知识,我也不能说是掌握了什么捷径。当然,我个人的学习方法这篇文章已经在写了,预计这周末会在我个人公众号发布。而在此之前,我想展(g…
函数声明与变量声明的提升机制优先级问题
开始我以为会是2,因为后面的代码会覆盖前面的,但是答案往往会偏离我们的想法ε=(´ο`*)))唉。看了群里的大神提了一句:函数提升 优于变量,开始思考提升机制。 这句话没毛病,红皮书111页说道:解析器在向执行环境中加载数据时会率先读取函数声明,并使其在执行任何代码之前可用(可…
offsetParent、offsetLeft/offsetTop深度剖析
element.offsetParent为包含element的祖先元素中,层级最近的定位元素。 position-inner是同时满足层级最近和定位两个条件的。 可以看到,滚动条包含在padding中,因此,offsetWidth与在无滚动条情况下,大小不变。 element左…
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2017-10-13