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RSS订阅原创 PyTorch嵌入层(nn.Embedding)
这个核心属性外，还有其他属性和方法。掌握这些属性和方法后，你可以更灵活地操作嵌入层！在 PyTorch 中，
2025-04-03 18:30:16
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原创 L2范数（L2 Norm）
通过这个类，你可以灵活地控制嵌入向量的规模，从而提升模型的泛化能力！对于一个向量 x = [x₁, x₂, ..., xn]（或L2范数的平方和），作为正则化损失。“嵌入向量不要太大，否则我会惩罚你！想象你有一个向量（比如嵌入向量。），L2范数就是计算这个向量的。这个类计算所有输入嵌入矩阵的。就像在三维空间中，计算点。
2025-04-02 17:00:29
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原创 解决 Hugging Face SentenceTransformer 下载失败的完整指南：ProxyError、SSLError与手动下载方案
MaxRetryError: HTTPSConnectionPool(host='huggingface.co', port=443): Max retries exceeded with url: /api/models/sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 (Caused by ProxyError('Unable to connect to proxy', SSLError(SSLError(1, '[SSL: KRB5_S_TKT_NYV] unexpecte
2025-04-01 18:30:12
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原创 神经网络权重初始化：正态分布 vs. Xavier初始化
Xavier 初始化是一种专门针对。是标准差（可以调整，例如。的神经网络的初始化方法。，避免梯度消失或爆炸。是上一层的神经元数量。是下一层的神经元数量。
2025-03-30 20:24:35
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原创 反向传播中 batch 内梯度更新的具体流程
ypredσWxbypredσWxbx是输入样本x 是输入样本x是输入样本W是2维权重矩阵W 是 2 维权重矩阵W是2维权重矩阵b是偏置b 是偏置b是偏置σz11e−z是Sigmoid激活\sigma(z) = \frac{1}{1 + e^{-z}} 是 Sigmoid 激活σz1e−z1是Sigmoid激活每个样本单独通过网络，生成预测值。计算损失。对每个样本独立计算梯度。
2025-03-08 14:30:50
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原创 epoch 和 batch size
和是机器学习和深度学习中两个非常重要的概念，尤其是在训练模型时，理解它们有助于你更好地调整训练过程。好的，和是机器学习和深度学习中两个非常重要的概念，尤其是在训练模型时，理解它们有助于你更好地调整训练过程。我们逐一详细讲解。
2025-02-22 15:11:58
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原创 在Jupyter Notebook中添加conda虚拟环境
以下都将 your_environment_name 替换为自己的虚拟环境名称。安装IPython内核以便在Jupyter Notebook中运行代码。此命令将安装一个与当前虚拟环境相关联的内核。
2025-02-03 23:57:50
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原创 成功解决TypeError: MessageToJson() got an unexpected keyword argument ‘including_default_value_fields‘
但是用我的镜像源 （
2024-12-05 22:44:34
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原创 《前沿技术讲座》考察报告
针对深度自然语言处理模型的鲁棒性问题，本文从有监督自然语言处理任务的典型范式出发，从数据构建简要介绍了相关研究进展。通过上述研究结果可以看到，目前绝大多数的深度自然语言处理模型缺乏在鲁棒性问题上的关注，因此在面临实际应用环境时，大多数模型很难达到在标准测试集合上的效果。这在一定程度上成为了制约其更广泛应用的一个重要因素。目前的深度自然语言处理模型依然倾向于拟合伪相关性，因此如何合理地构建训练数据集，从而让模型真正从数据里面学到知识并根据知识进行推理，依然是一个难题。
2024-07-03 12:10:18
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原创 cmd窗口使用‘java‘命令时报错“could not open `D:\install enviorenment\lib\amd64\”但是javac命令正常
删除C:\Windows\System32目录下的java.exe 、javaw.exe、javaws.exe。
2024-05-23 19:25:36
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原创 HNUST 数据挖掘课设 《实验二 Close 算法设计与应用》
一个频繁闭合项目集的所有闭合子集一定是频繁的；一个非频繁闭合项目集的所有闭合超集一定是非频繁的。因此可以在闭合项目集格空间上讨论项目集的频繁问题。实验证明，它对特殊数据是可以减少数据库扫描次数的。Close算法是一种用于频繁项集挖掘的算法，其主要目的是发现数据集中的闭合频繁项集,通过发现闭合频繁项集，能够避免生成大量不必要的候选项集，减少后续关联规则挖掘的计算复杂度，节省计算资源和时间，从而提高挖掘效率。
2024-04-14 12:02:52
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网络技术挑战赛–选拔赛，分组抽签是进行到哪个阶段了呀，有哪个参加过的朋友知道的不
2024-06-27
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