csjywu01

摘要： 让我们通过一个简单的例子来演示这段代码的计算过程，包括负对数似然（NLL）和困惑度（PPL）的计算。为了简化，我们将假设一个非常小的模型输出和数据。 假设： 我们有两个样本（即 batch size 为 2）。 每个样本有 3 个可能的类别，S_logits 是模型输出的 logits。 smask 阅读全文

摘要： 当然，我可以通过一个简化的例子来解释你提供的代码中的平滑处理操作。 假设和设定 类别数 num_aa_type：假设有 3 个类别（氨基酸类型）。 嵌入向量维度 embed_size：假设每个类别的嵌入向量的维度是 2。 smooth_prob：假设对于一个样本的概率分布为 [0.1, 0.7, 0 阅读全文

摘要： 参数说明 beta_schedule = np.linspace(0.0001, 0.02, 1000) # 示例 beta schedule alpha_hat = np.cumprod(1 - beta_schedule) # 计算 alpha_hat 具体例子 让我们通过一个具体的例子展示如何 阅读全文

摘要： 这些数值看起来是合理的，但是否合理还需要根据具体的应用场景和数据集来评估。以下是对这些指标的简要解释和合理性分析： 指标分析 AUROC (Area Under the ROC Curve): 0.891 解释: AUROC 是衡量分类模型性能的指标，值在 0.5 到 1 之间，越接近 1 表示模型 阅读全文

摘要： 扩散模型的工作原理大致如下： 正向扩散过程（Forward Diffusion Process）： 这是一个将数据逐渐破坏的过程，通常通过添加噪声来实现。这个过程可以看作是一个马尔可夫链，从原始数据分布开始，每一步都增加一些噪声，直到数据完全变成纯噪声。 反向扩散过程（Reverse Diffusi 阅读全文

摘要： 让我们通过一个简化的示例来理解NCE损失的计算方法。假设我们有3个节点，每个节点都有与自己和其他节点的相似度计算，分别对应于三个相似度矩阵：sim_matrix_one、sim_matrix_two、和sim_matrix_three。 假设相似度矩阵和计算结果如下： 初始相似度矩阵（示例值） 假设 阅读全文

摘要： 版本冲突 github代码管理学习。关于版本控制，假如有两个人合作，合作者a修改了合作者b的代码，并在服务器中更新。而合作者b感觉更新的内容是错的，想基于未更新版本进行修改。这种情况该怎么解决 在使用GitHub进行代码管理时，如果出现你描述的情况，合作者B可以采取以下几个步骤来解决问题： 检查提交 阅读全文

摘要： 参考网页 https://blog.csdn.net/Orientliu96/article/details/104705912 device = torch.device("cuda" ) #Try to load models model = DGCNN(args) print(str(mode 阅读全文

摘要： 是否更新x取决于其是否被定义为nn.Parameter。这里是什么意思？ 在PyTorch中，是否将一个张量(x)更新（在训练过程中通过梯度下降算法调整其值）依赖于它是否被定义为nn.Parameter。nn.Parameter是Tensor的一个子类，专门用于定义模型参数，这些参数是可训练的，也就 阅读全文

摘要： 根据提供的描述，我们可以明确三种简单顺序约束和三种链式顺序约束，以及它们之间的层次关系，用于在数据集中挖掘有意义的活动模式。下面，我将基于这些描述，为每种约束类型提供一个具体的挖掘逻辑实现。 简单顺序约束 Response(a, b): 最后一个b出现在最后一个a之后。 Precedence(a, 阅读全文