nickchen121

编程语言

github

Python

原创 2022-12-14 09:15:41 69 阅读

006 编程语言分类（我总不能扣内存条用计算机吧）

编程语言

python

机器语言

原创 2022-12-14 09:15:33 105 阅读

002 Typora 的使用（markdown 的使用）

#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*-

数学公式

超链接

h5

原创 2022-12-14 09:15:27 167 阅读

005 计算机操作系统（什么是文件和应用程序）

博客配套视

应用程序

github

输入设备

原创 2022-12-14 09:15:18 99 阅读

004 计算机五大组成（计算机组成原理）

套 github 链接

运算器

输入设备

输出设备

原创 2022-12-14 09:15:11 108 阅读

009 Pycharm的使用（各种骚操作和快捷键）

当前页

快捷键

bc

原创 2022-12-14 09:15:03 156 阅读

00 预训练语言模型的前世今生（全文 24854 个词）

语言模型

Word

Self

原创 2022-12-14 09:14:54 301 阅读

03 什么是预训练（Transformer 前奏）

github

大数据

统计学习

原创 2022-12-14 09:14:39 103 阅读

14 Positional Encoding （为什么 Self-Attention 需要位置编码）

github

html

词向量

原创 2022-12-14 09:14:25 146 阅读

04 统计语言模型（n元语言模型）

词性

语言模型

github

原创 2022-12-14 09:14:01 227 阅读

05 神经网络语言模型（独热编码+词向量的起源）

词向量

语言模型

神经网络

原创 2022-12-14 09:13:52 180 阅读

06 Word2Vec模型（第一个专门做词向量的模型，CBOW和Skip-gram）

博客配套视

词向量

神经网络

语言模型

原创 2022-12-14 09:13:45 114 阅读

08 ELMo模型（双向LSTM模型解决词向量多义问题）

上节课回顾《Attention is all you need》AttentionSelf-Attention（Self--》自--》QKV 同源）句法结构，语义结构自注意力机制明确的知道这句话有多少个单词，并且一次性给足，而掩码是分批次给，最后一次才给足Masked（掩码） Self-Attention--》在自注意力模型上面做了改进为什么要做这个改进：生成模型，生成单词，一个一个生成的当我们做

词向量

github

html

原创 2022-12-14 09:13:38 162 阅读

12 Masked Self-Attention（掩码自注意力机制）

Self

github

html

原创 2022-12-14 09:13:31 452 阅读

10 Self-Attention（自注意力机制）

词向量

github

相似度

原创 2022-12-14 09:13:21 140 阅读

13 Multi-Head Self-Attention（从空间角度解释为什么做多头）

Self

词向量

线性变换

原创 2022-12-14 09:13:15 217 阅读

1401 位置编码公式详细理解补充

github

html

Self

原创 2022-12-14 09:13:07 96 阅读

16 Transformer 的编码器（Encodes）——我在做更优秀的词向量

词向量

编码器

github

原创 2022-12-14 09:13:01 98 阅读

17 Transformer 的解码器（Decoders）——我要生成一个又一个单词

Self

编码器

词向量

原创 2022-12-14 09:12:53 66 阅读

15 Transformer 框架概述

博

编码器

词向量

github

原创 2022-12-14 09:12:18 85 阅读

18 Transformer 的动态流程

github

html

机器翻译

原创 2022-12-14 09:11:44 103 阅读

19 Transformer 解码器的两个为什么（为什么做掩码、为什么用编码器-解码器注意力）

测试阶段

编码器

github

原创 2022-12-14 09:11:35 734 阅读

从Python到水一篇AI论文（核心 or Sci三区+）（目录）