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原创 知识图谱基础

在RDF的基础上定义了一些固定的关键词如:Class,subClassOf,type, Property, subPropertyOf, Domain, Range以及多了Schema层。数据层的融合,包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等,主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题,造成不必要的冗余。如果用(实体,关系,实体)、(实体、属性,属性值)这样的三元组来表达事实,可选择图数据库作为存储介质,RDF可描述实体、实体的属性以及他们之间的关系,但是无法描述类与类之间的关系,类的属性等。

2024-09-27 10:03:15 1955

原创 注意力机制

queries和attention_weights的形状为(查询个数,“键-值”对个数)# values的形状为(查询个数,“键-值”对个数)

2024-09-27 09:48:51 1735

原创 现代循环神经网络

为了缓解这一问题,这里我们将出现次数少于2次的低频率词元 视为相同的未知(“”)词元,并指定了填充词元(“”), 以及序列的开始词元(“”)和结束词元(“”)。通过截断(truncation)和 填充(padding)方式使得每个文本序列都有相同的长度,,便于小批量加载。穷举地列举所有可能的输出序列及其条件概率, 然后计算输出条件概率最高的一个,计算量为。如果遗忘门始终为1且输入门始终为0, 则过去的记忆元。权衡精度与计算量,介于穷举搜索与贪心搜索之间。从输出候选序列中,选择条件概率乘积最高的序列。

2024-09-27 09:45:43 869

原创 12计算性能

有一个用于与用户直接交互的前端(例如通过Python),前端线程不需要执行实际的计算,程序的执行主要发生在C++实现的后端。使得命令可以快速地异步插入后端、并行执行。混合式编程:结合两者的优点,通过。

2024-09-27 09:45:11 444

原创 11优化算法

在深度学习中,优化算法的目标函数通常为训练集的损失函数,故优化的目标为减少训练误差。深度学习的目标是减少泛化误差。

2024-09-27 09:44:05 957

原创 字符与对应ASCII的相互转化

@TOC将字符转化为ASCII码int Asc(char c) //将字符转化为其对应的ASCII码{ int k; k=(int)c; //强制转换 return k;}类似的,若要把ASCII转换成相应的字符,代码如下:char str(int t){ char c; c=(char)t; return c;} ...

2020-04-16 15:54:23 2244

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