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深入理解Transformer及其源码解读
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
深度学习广泛应用于各个领域。基于transformer的预训练模型(gpt/bertd等)基本已统治NLP深度学习领域,可见transformer的重要性。本文结合《Attention is all you need》与Harvard的代码《Annotated Transformer》深入理解transformer模型。 Harvard的代码在python3.6 torch 1.0.1 上跑不通,本文做了很多修改。修改后的代码地址:Transformer。
用户1432189
2019-10-24
2.2K
0
Dropout原理与实现
神经网络
http
Dropout是深度学习中的一种防止过拟合手段,在面试中也经常会被问到,因此有必要搞懂其原理。
用户1432189
2019-10-08
840
0
集成学习总结
决策树
神经网络
深度学习
人工智能
编程算法
1 基本概念 集成学习的主要思路是先通过一定的规则生成多个学习器,再采用某种集成策略进行组合,最后综合判断输出最终结果。一般而言,通常所说的集成学习中的多个学习器都是同质的"弱学习器"。基于该弱学习器,通过样本集扰动、输入特征扰动、输出表示扰动、算法参数扰动等方式生成多个学习器,进行集成后获得一个精度较好的"强学习器"。 目前集成学习算法大多源于bagging、boosting、stacking三种思想。 2 bagging 一种提高分类模型的方法。 (1) 从训练集\(S\)中有放回的随机选取数据集\(
用户1432189
2019-06-25
657
0
过拟合与对策
编程算法
决策树
机器学习
神经网络
深度学习
为了防止过拟合,可以为损失函数加上一个惩罚项对复杂的模型进行惩罚,即强制让模型的参数值尽可能小。加上正则化项的目标是让它的值尽可能小,即参数等于0或者接近于0。\(\lambda\)为惩罚项系数,是人工设定的大于0的参数。
用户1432189
2019-03-15
823
0
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