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算法和数据结构是计算机学习的基石,无论你学习计算机的任何方向,没有扎实的算法和数据结构,肯定学习起来就捉襟见肘了。 LeetCode 是一个包含许多算法问题的网站。 其中大部...
@notafriad 我试了一下是可以的,您在试试
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“C makes it easy to shoot yourself in the foot; C++ makes it harder, but when you do it...
速度快了1倍,感谢!
如何加速国内Github访问由于某些原因,国内访问Github会异常缓慢,在clone仓库时甚至只有10k以下的速度,下载半天有时还会失败需要从头再来,甚是让人恼火。本文介绍通过修改系统hosts文件的...
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Bazel是一个支持多语言、跨平台的构建工具。Bazel支持任意大小的构建目标,并支持跨多个仓库的构建,是Google主推的一种构建工具。 优势 Bazel存在如下方面的优势...
@KONG_2a95 这里是按元素(element-wise)乘
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版本开发复盘的一封邮件 我们的问题: 1、测试:不知道开发又改了啥,xx测试用例又测试不过了 2、我要改个接口。。。。。对应的模块:接口又改了 3、需求变一下,或者增加一个功...
深度学习使得很多计算机视觉任务的性能达到了一个前所未有的高度。不过,复杂的模型固然具有更好的性能,但是高额的存储空间、计算资源消耗是使其难以有效的应用在各硬件平台上的重要原因...
@淡蓝色丶夏 加与不加attention机制的差异论文里面应该有。所以不是说LSTM不能处理长依赖,只是不如加上attention机制处理的好,所以这个地方也不用太纠结,深度学习中很多技巧都是这样。另外,attention is all you need这篇论文声称,即使是全连接网络,加上attention一样很给力,连RNN都不用。
零基础入门深度学习(7) - 递归神经网络由于简书不支持数学公式,请移步:零基础入门深度学习(7) - 递归神经网络。为了保证最佳阅读效果,请尽量在电脑上阅读。 相关文章 零基础入门深度学习(1) - 感知器零基础入...
1. 为什么是seq2seq而不是LSTM?
考虑一个中英文翻译,输入“I went to New York last year.”,期望的输出是“我去年去了纽约” 这需要一个many to many的模型。如果是用LSTM,我们知道每次给它输入一个X,它输出一个Y。那我们依次输入英文,当输入I时,LSTM输出我;接着输入went时,LSTM输出去......这样产生了两个问题,第一,输入和输出的个数是不一样的;第二,输出的中文词的顺序不是完全对应于输入的英文词的顺序。因此,LSTM就无法直接使用。而seq2seq更像是我们人类翻译的行为,先一次性把整句英文读入(Encoder),再考虑翻译成中文(Decoder),这样就解决了前面两个问题。
2. 为什么seq2seq也用了LSTM,解决长依赖能力会更强?这是因为seq2seq使用了Attention机制。解码器看到的不仅仅是最后一个时刻编码器的输出a_t,而是同时看到编码器所有时刻的输入a_1, a_2,....a_t,并学习到了输出每个词时,给不同的a赋予不同的权重。这样,无论相隔多远,因为有了Attention机制,都可以把最重要的词体现出来。
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概念解释 SPF:Sender Policy Framework,直译过来就是发件人保证框架.出现的主要原因是SMTP协议的缺陷.XMTP中,发件人的邮箱地址是可以伪造的,因...
吕鹏大大过的很充实啊😄😄😄
招聘要给合适的价位。2018-03-261、程序猿是很娇贵的动物,如果给不了价格,别人是不会跟你走的。情怀只会忽悠到像我这样的猴子。上周入职的一个程序员,上班2天,就被高了7K的另外一个offer拉走了,这是一件非...
首先需要澄清的是,这篇文章的作者其实是IC之神-rabaey。rabaey之名无需赘述,上过微电子课程的童鞋想必都被这本《数字集成电路——电路、系统与设计》折磨过,你们的苦难...
1, dark silicon的起源 在我的上一篇文章功耗对处理器的限制有多大中,其实已经间接提到了现在处理器设计中的十分普遍的现象——dark silicon,也叫“暗硅”...
1、2018年的第一周是忙碌的一周,解决上线的产品故障,吃自己的狗粮。 2、收到了购物留言的6万多条记录,嗯,应该可以做一个分类器 3、做了一个简单的组合商品的需求,按说我3...
@善哉捏捏 有影响,不过算法是一样的。
零基础入门深度学习(4) - 卷积神经网络由于简书不支持数学公式,请移步:零基础入门深度学习(4) - 卷积神经网络。为了保证最佳阅读效果,请尽量在电脑上阅读。 相关文章 零基础入门深度学习(1) - 感知器零基础入...