我覺(jué)得很有用呢
如何系統(tǒng)學(xué)習(xí)投資理財(cái)——個(gè)人方法2013年底開始個(gè)人的投資理財(cái)生涯，本人純工科生，沒(méi)有任何經(jīng)濟(jì)學(xué)和金融學(xué)的背景。一入市短短兩年多經(jīng)歷了股市的牛熊，互聯(lián)網(wǎng)金融的跌宕起伏。這兩年各種新的互聯(lián)網(wǎng)理財(cái)層出不窮...
非常好的文章，感覺(jué)自己弄明白了很多，剩下的就是跟著你的代碼敲一遍了。
一步步解析Attention is All You Need！本文將通過(guò)細(xì)節(jié)剖析以及代碼相結(jié)合的方式，來(lái)一步步解析Attention is all you need這篇文章。 這篇文章的下載地址為：https://arxiv.org/a...
@什么時(shí)候能像你們一樣優(yōu)秀 這個(gè)是一個(gè)極小值，肯定不能接近于0.因?yàn)樵趕oftmax的時(shí)候，e為底，指數(shù)為x，當(dāng)作為一個(gè)非常小的負(fù)數(shù)，結(jié)果趨近為0.，這樣就沒(méi)有貢獻(xiàn)了。
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add 就是相加，norm 就是normalize操作
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寫得非常用心，一下子就懂了，謝謝樓主
【DL筆記6】從此明白了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）初識(shí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN） 從今天起，正式開始講解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這是一種曾經(jīng)讓我無(wú)論如何也無(wú)法弄明白的東西，主要是名字就太“高級(jí)”了，網(wǎng)上的各種各樣的文章來(lái)介紹“什么是卷積”...
@cogear 現(xiàn)在能看到了，樓主辛苦了
多分類的評(píng)價(jià)指標(biāo)Macro-P/R和Micro-P/R以及Average Precision(AP)和mAP前言 前一篇文章講了Precision和Recall。但只是在一個(gè)簡(jiǎn)單的二分分類的情況下進(jìn)行評(píng)價(jià)。當(dāng)基于同一數(shù)據(jù)集多次訓(xùn)練/測(cè)試不同模型，或者基于多個(gè)數(shù)據(jù)集測(cè)試評(píng)價(jià)同一個(gè)模型...
前言 前一篇文章講了Precision和Recall。但只是在一個(gè)簡(jiǎn)單的二分分類的情況下進(jìn)行評(píng)價(jià)。當(dāng)基于同一數(shù)據(jù)集多次訓(xùn)練/測(cè)試不同模型，或者基于多個(gè)數(shù)據(jù)集測(cè)試評(píng)價(jià)同一個(gè)模型...
公式可以用圖片嘛，公式都看不清楚
多分類的評(píng)價(jià)指標(biāo)Macro-P/R和Micro-P/R以及Average Precision(AP)和mAP前言 前一篇文章講了Precision和Recall。但只是在一個(gè)簡(jiǎn)單的二分分類的情況下進(jìn)行評(píng)價(jià)。當(dāng)基于同一數(shù)據(jù)集多次訓(xùn)練/測(cè)試不同模型，或者基于多個(gè)數(shù)據(jù)集測(cè)試評(píng)價(jià)同一個(gè)模型...
很好的文章，排版也很好，后面看不懂，還得繼續(xù)加油
理解 LSTM 網(wǎng)絡(luò)作者： Christopher Olah （OpenAI）譯者：朱小虎 Xiaohu (Neil) Zhu（CSAGI / University AI）原文鏈接：https:...
專門注冊(cè)一個(gè)新號(hào)來(lái)感謝樓主的。通俗易懂。而且排版很簡(jiǎn)潔清楚。非常好的文章。
可能是最好的函數(shù)式編程入門為什么要學(xué)習(xí)函數(shù)式編程 函數(shù)式編程是編程范式中的一種，是一種典型的編程思想和方法。其他的編程范式還包括面向?qū)ο缶幊?，邏輯編程等?許多人會(huì)有這樣的疑惑：為什么要學(xué)習(xí)編程范式？...
