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- 2024-06-22探索图神经网络（GNN）：使用Python实现你的GNN模型
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- 2024-06-22【YOLOv8改进】MSFN(Multi-Scale Feed-Forward Network):多尺度前馈网络
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- 2024-06-21COMP9444 Neural Networks and Deep Learning
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- 2024-06-20PyTorch -- RNN 快速实践
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- 2024-06-18带注意力的LSTM翻译模型：在数据流动和维度变化中分析原理和核心代码
同步发布于公众号：依古比古很无聊前言本文以CS224n课程中assignment4的代码和数据作为基础，探讨基于注意力的LSTM机器翻译模型。笔者认为，只有摸清了一个模型从输入到输出过程中的数据维度变化及其原因才是真正掌握了一个模型的结构，所以本文从数据流动及维度变化的角度出发对
- 2024-06-15LLM大模型: MOE原理和源码解析
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- 2024-06-11【结构识别】Reconstructing propagation networks with natural diversity and identifying hidden sources
摘要从数据中重构复杂网络结构和动力学的能力是理解和控制复杂系统集体动力学的基础。尽管最近在这方面取得了进展，但利用随机动态过程的有限时间序列重建网络仍然是一个尚未解决的问题。我们提出了一个基于压缩感知的框架去重构发生随机扩散动力学的复杂网络。我们将该方法应用于
- 2024-06-11LLM大模型: llama源码要点解读（一）
transformer火了之后，基于transformer架构的llama也火了，可能的原因：来自meta，一线互联网大厂，质量有保证；自称70b参数的表现比chatGPT3还好（Llama2:OpenFoundationandFine-TunedChatModels）！可能会成为大模型界的Android：各种基于llama的微调和应用会越来越多（llama的模型
- 2024-06-04基于 PyTorch 的 Python 深度学习：注意力机制
基于PyTorch的Python深度学习：注意力机制深度学习在近年来取得了巨大的进步，而注意力机制（AttentionMechanism）作为其中的一个重要概念，为模型提供了一种捕捉输入数据中不同部分之间关系的能力。在本文中，我们将探讨注意力机制的基本概念，以及如何在PyTorch框架下实现注意
- 2024-06-01css30 CSS Layout - Overflow
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- 2024-05-27RALLM 检索增强LLM架构
importcopyimportosimportsysdir_path=os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))sys.path.insert(0,dir_path)importcontextlibimporttorch.utils.checkpointfromtorch.nnimportLayerNormfromtorchimportnnfromtorchvisionimporttransforms
- 2024-05-25Tutorial for Translation
参考PytorchTutorialIntroduction翻译任务有别于情感分析这样的分类任务，它主要关注将一个变长的源语言序列转录成一个变长的目标语言序列。而为了实现这个目标，我们需要一个更加general的模型框架，就是encoder-decoder，encoder目的在于将输入的变长序列转换为一个latentv
- 2024-05-25基于附带Attention机制的seq2seq模型架构实现英译法的案例
模型架构先上图我们这里选用GRU来实现该任务，因此上图的十个方框框都是GRU块，如第二张图，放第一张图主要是强调编码器的输出是作用在解码器每一次输入的观点，具体的详细流程图将在代码实现部分给出。编码阶段1.准备工作要用到的数据集点此下载，备用地址，点击下载导入相关的
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overflow:hidden;和overflow:auto;是CSS中用于处理溢出内容的两种常见方式，它们之间有一些区别：overflow:hidden;：当内容超出容器尺寸时，超出部分将被隐藏，不会显示在容器之外。不会显示滚动条，用户无法滚动查看隐藏的内容。超出的内容将被裁剪，即使用户想要查看也无法通
- 2024-05-22传统RNN网络及其案例--人名分类
传统RNN网络及其案例--人名分类传统的RNN模型简介RNN先上图这图看起来莫名其妙，想拿着跟CNN对比着学第一眼看上去有点摸不着头脑，其实我们可以把每一个时刻的图展开来，如下其中，为了简化计算，我们默认每一个隐层参数相同，这样看来RNN的结构就比较简单了，相比较CNN来说，RNN引入了更
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