ww0118的博客

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。

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)

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。

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。