Mooque

注意力机制 目的：为了解决“信息瓶颈”的问题 优势：生成文本时可使用整个故事的上下文（这也是 RNN、GEU、LSTM 所办不到的） 模型逐字生成文本时，它有能力引用或关注与生成单词相关的单词（模型知

NeRF相关技术总结 NeRF-W https://nerf-w.github.io/ （nerf在野外） 解决的问题：静态场景下的移动物体消除；不同时间（天气、光照）影响、不同

pytorch中内置网络模型 Docs -> torchvision -> Models and pre-trained weights MODELS AND PRE-TRAINED WEIGHTS

优化器的使用 torch.optim How to use an optimizer To use torch.optim you have to construct an optimizer obj

SEQUENTIAL CLASStorch.nn.Sequential(**args: Module*)[SOURCE] CLASStorch.nn.Sequential(arg: OrderedDi

神经网络的层 卷积层 CONV2D CLASS torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0,

卷积操作 注意官网中torch.nn和torch.nn.functional的区别： 前者是对后者的封装，更方便使用 后者用起来更加麻烦，更加细致 卷积层 Convolution Layers 注释

神经网络的基本骨架-nn.Module 进入pytorch官网，点击Docs，选择Pytorch，左侧Python API下面点击torch.nn nn: neural network torch.n

DataLoader的使用 torch.utils.data.DataLoader 形象理解： dataset：一副扑克 dataloader：抽牌方式 常用参数的通俗解释 dataset: 自定义数