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RSS订阅原创 NLP - 应用GRU和Transformer实现高质量机器翻译
使用编码器—解码器和注意力机制来实现机器翻译模型使用Transformer架构和PyTorch深度学习库来实现的日中机器翻译模型。
2024-06-25 00:03:19
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原创 多层感知器与卷积神经网络在姓氏分类任务中的应用与实践
多层感知器(MLP)被认为是最基本的神经网络构建模块之一。最简单的MLP是对感知器的扩展。感知器将数据向量作为输入，计算出一个输出值。在MLP中，许多感知器被分组，以便单个层的输出是一个新的向量，而不是单个输出值。在PyTorch中，，这只需设置线性层中的输出特性的数量即可完成。MLP的另一个方面是，它将多个层与每个层之间的非线性结合在一起。MLP的简单模型，如下图所示，由三个表示阶段和两个线性层组成。第一阶段是输入向量。这是给定给模型的向量。给定输入向量，第一个线性层计算一个隐藏向量——表示的第二阶段。
2024-06-16 13:43:37
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空空如也
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