社区
代码骑士学习社区
交流讨论
帖子详情
代码骑士
游戏开发领域优质创作者
2023-03-15 15:47:34
[导数存在性-典例收藏]
...全文
139
回复
打赏
收藏
[导数存在性-典例收藏]
复制链接
扫一扫
分享
转发到动态
举报
AI
作业
写回复
配置赞助广告
用AI写文章
回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
打赏红包
从零开始构建 Transformer 模型,非常详细,
收藏
这篇就够了
这篇由Brandon Rohrer撰写的技术文档《Transformers from Scratch》系统
性
地拆解了Transformer模型的核心原理和实现细节,通过层层递进的数学推导和可视化类比,揭示了Transformer如何通过矩阵运算的巧妙组合实现强大的序列建模能力,为理解现代大语言模型奠定了扎实的理论基础。
TowardsDataScience 博客中文翻译 2016~2018(二百九十六)
在前一篇文章中,我们讨论了如何处理模型不确定
性
。我们描述的方法之一是在推理时使用 dropout。能够估计模型的不确定
性
使我们能够更好地理解模型由于缺乏数据而不知道的东西。所以让我们来测试一下吧!让我们看看独特的标题是否与高不确定
性
有关。我们将把训练集中的每个标题映射到一个密集表示(例如,平均 word2vec 嵌入),并期望该模型对唯一标题不太确定,唯一标题是映射到嵌入空间的稀疏区域的标题。为了测试它,我们通过计算 KDE(核密度估计)来计算稀疏和密集区域。
TowardsDataScience 博客中文翻译 2020(七百)
ROC 曲线是一个图表,它告诉我们在不同阈值下的真阳
性
率(TPR)和假阳
性
率(FPR)。它用于说明 TPR(灵敏度)和 FPR(1-特异
性
)之间的权衡。决策树是一种分类/回归算法,它使用类似树的结构来学习数据中的结构。树中的每个节点代表一个测试。例如,一个节点可以是资产的输入是否低,根据答案(是或否),决策树将输出坏风险或好风险。7)随机森林算法是如何工作的?随机森林算法是一种集成学习技术,它创建多个决策树,并根据给定的数据对它们进行训练。
TowardsDataScience 博客中文翻译 2019(五十一)
我将介绍数据库,并定义什么将允许我们评估我们的模型。我有动漫元数据,我稍微修改了一下,以便有更可靠的内容推荐。然后是带有评级的用户项目数据库加入这两者后,我们将分层将其分为训练集和测试集现在,我们可以定义一个评估函数。我们已经看到了几种类型的推荐系统,从非常简单的到更复杂的模型,你可以自由地改进或丰富它们。有趣的是,一些非常简单的模型,如流行度,可能是可靠的。Elasticsearch 是一个高度可扩展的开源全文搜索和分析引擎。它允许您以接近实时的速度快速存储、搜索和分析大量数据。
TowardsDataScience 博客中文翻译 2016~2018(二百五十八)
在三篇文章中(第一篇第一篇和第二篇这里),我试图解释我在博士期间学到的一些东西。用非论文的语言写出来,对帮助我理清我认为我已经学到的东西,并思考下一步该去哪里有着难以置信的帮助。我已经感觉到另一个帖子,这次是关于道德的,即将到来…Figure 7我们可以看到数值没有相同的标度。我们需要对我们为训练集计算的测试集应用缩放。在这篇文章中,我们关注的是预测的准确
性
。我们的目标是学习一个具有良好泛化
性
能的模型。这种模型最大限度地提高了预测精度。我们确定了最适合手头问题(即水果类型分类)的机器学习算法;
代码骑士学习社区
20
社区成员
87
社区内容
发帖
与我相关
我的任务
代码骑士学习社区
有朋自远方来,不亦说乎
复制链接
扫一扫
分享
社区描述
有朋自远方来,不亦说乎
学习
个人社区
社区管理员
加入社区
获取链接或二维码
近7日
近30日
至今
加载中
查看更多榜单
试试用AI创作助手写篇文章吧
+ 用AI写文章