摘要：
今天是2022年7月12日，差不多小半个月没看论文了，因为模型一直运行不起来+系统搭建的一塌糊涂，今天干脆摆烂，本咸鱼要去看新的论文了(逃避旧工作，bushi)。 对了，我们放暑假了，可是我没放暑假... 论文：Graph-Augmented Normalizing Flows for Anomal 阅读全文
摘要：
2022/6/18 11:32，简单记录一下随笔(因为不写点东西，根本注意力不集中，看5分钟可能要摸鱼10分钟，还是要写点，突然发现，草稿箱里最早的一篇没写完的博客是去年的7月2日，救命啊，我拖了一年了，还没写完)。 论文：CoST: Contrastive Learning of Disentan 阅读全文
摘要：
具体的看链接，感觉都是感性的分析，因为没有严格的界定。 粗糙理解： 输出的是类别，比如明天天气是晴天还是阴天，是分类。 预测一个数值，比如明天气温是多少度，这是回归。 传送门1：【机器学习小常识】“分类” 与 “回归”的概念及区别详解 传送门2：分类与回归区别是什么？ 传送门3：1.4 数据分类问题 阅读全文
摘要：
Encoder-Decoder、Seq2Seq、Attention 传送门1：Encoder-Decoder 和 Seq2Seq 因为注意力不集中，所以这篇随笔就是看别人的文章，随手参考写写的。 1.Encoder-Decoder Encoder-Decoder模型并不特指某种具体算法，而是一种通用 阅读全文
摘要：
首先是整体认知，Attention的位置： 传送门1：Attention 机制 传送门2：Attention用于NLP的一些小结 一句话概括：Attention就是从关注全局到关注重点。 借鉴了人类视觉的选择性注意力机制，核心目标也是从众多信息中选择出更关键的信息。 Attention的思路就是：带 阅读全文
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参考1：CNN、RNN、DNN区别 参考2：一文读懂 CNN、DNN、RNN 内部网络结构区别 一张图解释所有： 感知机(输入层、输出层、一个隐藏层)-->不能解决复杂的函数-->神经网络NN出现(多层感知机出现，使用sigmoid或tanh、反向传播BP算法)-->层数加深，出现局部最优和梯度消失 阅读全文
摘要：
把以前看的乱七八糟的先整理一下，从最简单的开始。 人工智能、机器学习与深度学习的关系， 一张图解释所有： Over. //过于糊弄，再写点东西 人工智能诞生于20世纪50年代。 人工智能的简洁定义：努力将通常由人类完成的智力任务自动化。 人工智能是一个综合性的领域，不仅包括机器学习与深度学习，还包括 阅读全文