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1.位置编码对于NLP模型的作用             位置编码（PositionalEncoding）在大模型（例如Transformer架构）中起到了非常重要的作用。没有位置编码的信息，模型会丧失序列的顺序信息，导致模型退化成一个简单的“词袋模型”（BagofWordsmodel）。        在Tra

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原文地址：TheMathBehindNeuralNetworks2024年3月29日深入研究现代人工智能的支柱——神经网络，了解其数学原理，从头开始实现它，并探索其应用。神经网络是人工智能（AI）的核心，为从发现照片中的物体到翻译语言的各种应用提供动力。在本文中，我们将深入探讨神经网络是什么，它

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今天，我沉浸在算法的海洋中，领悟了栈与队列的奥秘，领悟了形式与政策的深邃。我感到收获颇丰，但心中也有些许疑惑。在四则运算的程序学习中，我见识到了程序的逻辑与严谨，但我又不禁反思，这些程序背后，又藏着怎样的数学原理呢？今天的课程，让我既有所得，又有所惑。我在栈与队列的规则中徘徊，形式

 Kd-Tree，即K-dimensionaltree，是一棵二叉树，树中存储的是一些K维数据。在一个K维数据集合上构建一棵Kd-Tree代表了对该K维数据集合构成的K维空间的一个划分，即树中的每个结点就对应了一个K维的超矩形区域（Hyperrectangle）。在介绍Kd-tree的相关算法前，我们先回顾一下二叉查找树（BinaryS

随机森林是一种基于决策树的集成学习方法，其基本思想是通过构建多个决策树来进行分类和回归。随机森林中的每一棵决策树都是在随机样本和随机特征的条件下构建出来的，整个建模过程相当于将多个弱分类器组合成一个强分类器。其主要数学原理如下：1.决策树：随机森林是由多个决策树构成

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