摘要： 注意力机制 nice 注意力机制在自然语言处理领域十分火热，克服了以往seq2seq翻译定位不准的问题，加强了词的前后联系，能够根据当前的语境，合理分配候选词的权重，提升翻译的准确率。 注意力机制的原理便是寻找当前语境（当前状态）与各个候选词之间的匹配度，计算各个候选词的得分，最终选取合成最佳的词汇 阅读全文

摘要： Self-Attention（自注意力） 前导知识：自然语言处理，Transformer。 4.Self-attention自注意力机制 自注意力机制是注意力机制的变体，其减少了对外部信息的依赖，更擅长捕捉数据或特征的内部相关性。 自注意力机制在文本中的应用，主要是通过计算单词间的互相影响，来解决长 阅读全文

摘要： RNN 循环神经网络， 转自 https://blog.csdn.net/weixin_46969441/article/details/121584330 循环神经网络 循环核： 参数时间共享，循环层 提取时间信息。下图是一个记忆体：存储 每个时刻状态的信息设定 记忆体 个数改变 记忆体 容量当记 阅读全文

摘要： import numpy as np num_train = 10 indices = list(range(num_train)) print(indices) print(len(indices)) np.random.seed(2) np.random.shuffle(indices) pri 阅读全文

摘要： model.fit NotImplementedError: Cannot convert a symbolic Tensor to a numpy array. Epoch 1/100 NotImplementedError Traceback (most recent call last) Ce 阅读全文

摘要： InvalidArgumentError Traceback (most recent call last) Cell In[2], line 32 25 y_train = np.array(y_train) 27 model = tf.keras.Sequential([ 28 SimpleRN 阅读全文

摘要： AttributeError Traceback (most recent call last) /tmp/ipykernel_23207/1672961205.py in <module> 18 np.random.seed(7) 19 np.random.shuffle(y_train) > 2 阅读全文

摘要： word 无法显示该图片， 这个bug 怎么解决？ 在word中贴了大量图，现在都无法显示了。 https://support.microsoft.com/en-us/office/support-for-pict-images-is-being-turned-off-in-office-for-w 阅读全文

摘要： 当使用python的matplotlib包的时候, 我们可以使用legend命令来绘制图示. legend命令的可配置参数具体可见此处（https://matplotlib.org/3.3.2/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.legend.html）:这里, 讨论是否将图 阅读全文

摘要： from PIL import ImageFont, ImageDraw# 导入中文字体，指定字体大小font = ImageFont.truetype('SimHei.ttf', 50) OSError Traceback (most recent call last) /tmp/ipykerne 阅读全文