月来客栈

公众号：月来客栈 www.ylkz.life

赞

6

|

搜索文章

关注了

3年前

This post is all you need（层层剥开Transformer）

各位朋友大家好，欢迎来到月来客栈。今天要和大家介绍的一篇论文是谷歌2017年所发表的一篇论文，名字叫做”Attention is all you need“[1]。以下为...

赞

评论

给你这几个样本点，怎么求得超平面？

mp.weixin.qq.com

月来客栈于2021-09-01 21:36发布的图片

月来客栈于2021-09-01 21:36发布的图片

月来客栈于2021-09-01 21:36发布的图片

月来客栈于2021-09-01 21:36发布的图片

月来客栈于2021-09-01 21:36发布的图片

评论

点赞

对于Transformer 中Q,K,V的来历，还有不清楚的么？

月来客栈于2021-08-27 14:46发布的图片

月来客栈于2021-08-27 14:46发布的图片

月来客栈于2021-08-27 14:46发布的图片

评论

点赞

基于Transformer翻译模型数据预处理流程

月来客栈于2021-08-10 14:25发布的图片

评论

点赞

带你从0到1实现Transformer

月来客栈于2021-07-27 21:05发布的图片

评论

点赞

Transformer中的解码过程到底如何进行？

月来客栈于2021-07-13 06:51发布的图片

赞过

评论

1

需要endnote的朋友抓紧了，手慢无～

mp.weixin.qq.com

评论

点赞

3年前

This post is all you need（①多头注意力机制原理）

1 引言各位朋友大家好，欢迎来到月来客栈。今天要和大家介绍的一篇论文是谷歌2017年所发表的一篇论文，名字叫做”Attention is all you need“[1]...

2

评论

还看不懂self-attention?

月来客栈于2021-07-06 17:42发布的图片

赞过

2

1

RNN和LSTM中batchsize和timestep的区别是什么？

评论

点赞

元芳，你怎么看？

月来客栈于2021-07-05 18:02发布的图片

赞过

评论

1

3年前

多标签分类中的损失函数与评价指标

1 引言各位朋友大家好，欢迎来到月来客栈。在前面的一篇文章[1]中笔者介绍了在单标签分类问题中模型损失的度量方法，即交叉熵损失函数。同时也介绍了多分类任务中常见的评价指标...

1

评论

4年前

模型的改善与泛化（梯度与等高线）

在上一篇文章中，笔者介绍了什么是等高线，并且还同时直接给出了梯度的垂直于等高线的结论，但是并没有介绍为什么。因此本篇文章就来大致介绍一下梯度为什么会垂直于等高线。设为平面...

赞

评论

4年前

逻辑回归（混淆矩阵与评估指标）

上一篇文章中笔者对于什么是逻辑回归，以及它能用来干什么做了一个详细的介绍；同时，对于如何通过开源库进行建模训练并预测也给出了详细的示例，并对训练得到的决策边界进行了可视化。...

赞

评论

4年前

逻辑回归（模型的建立与求解）

在上一讲中，笔者通过五篇文章来详细的介绍了线性回归模型，那么本讲开始继续介绍下一个经典的机器学习算法逻辑回归（Logistics Regression）。如图所示为逻辑回...

赞

评论

4年前

线性回归（目标函数的推导）

经过前面多篇文章的介绍，我们知道了什么是线性回归、怎么转换求解问题、如何通过sklearn进行建模并求解以及梯度下降法的原理与推导。同时，在上一篇文章中我们还通过一个故事来...

赞

评论

4年前

神说要有正态分布，于是就有了正态分布。

故事发生的时间是 18 世纪中到 19 世纪初。17、18 世纪是科学发展的黄金年代，微积分的发展和牛顿万有引力定律的建立，直接的推动了天文学和测地学的迅猛发展。这些天文学...

赞

评论

4年前

线性回归（多变量与多项式回归）

在上一篇文章中笔者详细的介绍了什么是线性回归以及一个典型的应用场景，同时还介绍了如何通过开源的sklearn来搭建一个简单的线性回归模型，使得对于线性回归的核心思想有了一定...

赞

评论

4年前

LSTM与GRU有什么联系和区别？

如图所示，左边为第一种形式也是网上常见的GRU画法。但是为了方便和LSTM对比，我画成了右边的形式，请先行对比。然后我们再来将LSTM与上面右边的GRU结构放到一起进行对...

赞

评论

个人成就

文章被点赞 8

文章被阅读 16,824

加入于

2020-01-02