Transformer模型中最关键部分就是自注意力（Self-Attention）机制，正如 Transformer 的论文的标题是“Attention Is All You Need”！以文本问题为例来讲解这个机制。在处理文本问题时，自注意...

2023年，我们见证了机器学习的一个耀眼应用——OpenAI的Chat GPT。这个模型不仅仅展现了写作连贯、充满激情的文章的能力，更超出了我们对当前语言模型能力的预期。Chat GPT虽然并非一个特别新颖...

引言 生成对抗网络（GAN）是深度学习领域的一个革命性概念，为数据生成提供了一种全新的方式。其名称中的“对抗”体现了核心思想：通过两个神经网络之间的相互竞争来生成数据。这两个网络分别是...

函数基本概念 在Python中，函数是一种将代码封装以进行重复使用的机制。它们允许你定义一段代码，以便在程序的多个位置调用，而不必重写相同的代码。这不仅有助于减少冗余，还使得程序更易于维...

新闻文章分类模型比较项目报告 项目介绍 背景 新闻文章自动分类是自然语言处理和文本挖掘领域的一个重要任务。正确分类新闻文章不仅能帮助用户快速找到感兴趣的内容，还能提高信息检索系统的效...

引言 WGAN，即Wasserstein GAN，旨在解决传统GAN训练中的一些问题，尤其是训练不稳定和梯度消失。WGAN通过使用Wasserstein距离（Earth-Mover距离或EM距离）来衡量真实数据分布和生成数据分布之...

项目背景 随着数字通信的快速发展，垃圾短信成为了一个普遍而烦人的问题。这些不请自来的消息不仅打扰了我们的日常生活，还可能包含诈骗和欺诈的风险。因此，有效地识别并过滤垃圾短信变得至关...

问题描述 梯度弥散：在深层神经网络中，梯度弥散是指在反向传播过程中梯度逐渐变小，以至于在网络的较浅层梯度接近于零。这导致网络的这些层的权重几乎不更新，使得模型难以学习到输入数据的复...

在该项目中，构建并训练了 XG-Boost 分类器来预测一个人是否有患宫颈癌的风险。数据来自委内瑞拉加拉加斯“加拉加斯大学医院”的 858 名患者，包括怀孕次数、吸烟习惯、性传播疾病 (STD)、人口...

0.引言 MLP-Mixer模型是谷歌AI团队于2021年初发表的文章，题为MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision。在计算机视觉领域的历史上，卷积神经网络一直是首选的模型。然而最近，注意力机...