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零基礎(chǔ)入門深度學(xué)習(xí)(10) - Transformer (3/3)時(shí)隔八年，再次提筆續(xù)寫這個(gè)系列。毫無(wú)疑問，智能時(shí)代已經(jīng)到來，AGI（通用人工智能）似乎也不再是遙不可及的夢(mèng)想。大模型，作為目前最接近實(shí)現(xiàn)AGI的...
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零基礎(chǔ)入門深度學(xué)習(xí)(9) - Transformer (2/3)
時(shí)隔八年，再次提筆續(xù)寫這個(gè)系列。毫無(wú)疑問，智能時(shí)代已經(jīng)到來，AGI（通用人工智能）似乎也不再是遙不可及的夢(mèng)想。大模型，作為目前最接近實(shí)現(xiàn)AGI的...
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零基礎(chǔ)入門深度學(xué)習(xí)(8) - Transformer (1/3)
時(shí)隔八年，再次提筆續(xù)寫這個(gè)系列。毫無(wú)疑問，智能時(shí)代已經(jīng)到來，AGI（通用人工智能）似乎也不再是遙不可及的夢(mèng)想。大模型，作為目前最接近實(shí)現(xiàn)AGI的...
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零基礎(chǔ)入門深度學(xué)習(xí)(7) - 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
往期回顧 在前面的文章中，我們介紹了循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它可以用來處理包含序列結(jié)構(gòu)的信息。然而，除此之外，信息往往還存在著諸如樹結(jié)構(gòu)、圖結(jié)構(gòu)等更復(fù)雜的...
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零基礎(chǔ)入門深度學(xué)習(xí)(6) - 長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)
往期回顧 在上一篇文章中，我們介紹了循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及它的訓(xùn)練算法。我們也介紹了循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很難訓(xùn)練的原因，這導(dǎo)致了它在實(shí)際應(yīng)用中，很難處理長(zhǎng)距離...
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零基礎(chǔ)入門深度學(xué)習(xí)(5) - 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
往期回顧 在前面的文章系列文章中，我們介紹了全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以及它們的訓(xùn)練和使用。他們都只能單獨(dú)的取處理一個(gè)個(gè)的輸入，前一個(gè)輸入和...
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零基礎(chǔ)入門深度學(xué)習(xí)(4) - 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
往期回顧 在前面的文章中，我們介紹了全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以及它的訓(xùn)練和使用。我們用它來識(shí)別了手寫數(shù)字，然而，這種結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)對(duì)于圖像識(shí)別任務(wù)來說并不是...
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零基礎(chǔ)入門深度學(xué)習(xí)(3) - 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和反向傳播算法
往期回顧 在上一篇文章中，我們已經(jīng)掌握了機(jī)器學(xué)習(xí)的基本套路，對(duì)模型、目標(biāo)函數(shù)、優(yōu)化算法這些概念有了一定程度的理解，而且已經(jīng)會(huì)訓(xùn)練單個(gè)的感知器或者...
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零基礎(chǔ)入門深度學(xué)習(xí)(2) - 線性單元和梯度下降
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