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RSS订阅原创 NLP方向--Transformer学习记录
一个容易误解的点就是：下意识地认为数据从encoder进decoder出——实际上在模型学习过程中，总要有x（问题）和y（指标）的输入，这样才能让网络在知道问题和答案的情况下推理中间的逻辑过程（参数学习），而实际的输出应该是encoder和decoder交叉注意完最后从softmax输出的logits，它是这个模型最终推理的结果，不过在训练过程中既然知道答案那就输出答案就行了。transformer的重点。在这里除了常见的三角函数编码外，也会有自学习的编码情况，不过固定的三角函数编码已经有良好的表现了。
2024-11-15 15:19:39
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原创 数据结构期末复习blog
在有向图中，顶点的度等于该顶点的入度与出度之和，顶点v的入度是以v为终点的有向边的条数，记作ID(v),顶点的出度是以v为始点的有向边的条数，记作OD(v)。权和网:在实际应用中，每条边可以标上具有某种含义的数值，该数值称为该边上的权，这些权可以表示从一个顶点到另一个顶点的距离或耗费。连通分量：指的是无向图中的极大连通子图（极大连通子图意思为该子图是G的连通子图，将G的任何不在该子图中的顶点加入，子图不再连通）邻接点:对于无向图G，如果图的边(v, v1)E，则称顶点v和v1互为邻接点，即v和v1相邻接。
2024-01-09 12:00:18
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