机器学习笔记

文章目录

编码器-解码器


第二个input与transformer中的解码器类似。

Batch Normalization

尽量使得w1和w2之间呈现为正圆

训练模型的时候, μ \mu μ和 σ \sigma σ不可以认为是常数,而是包含数据的变量,取值大小和batch中的数据有关。
γ \gamma γ和 β \beta β是自己认为定义的,虽然两组数据可以相同,但是意义是完全不一样的。

好处

相关推荐
半问14 小时前
付费投流硬控互联网
人工智能·算法·互联网·推荐·流量
爱笑的眼睛1114 小时前
超越SIFT与ORB:深入OpenCV特征检测API的设计哲学与高阶实践
java·人工智能·python·ai
西岸行者14 小时前
学习Hammerstein-Wiener 模型,以及在回声消除场景中的应用
人工智能·学习·算法
拉姆哥的小屋14 小时前
突破传统PINN瓶颈:基于LSTM-格林函数的3D瞬态温度场智能预测新方法
人工智能·3d·lstm
无心水14 小时前
【神经风格迁移:深度实战】7、高级调参实战指南:从调参盲盒到科学优化方法论
人工智能·深度学习·神经网络·机器学习·vgg·神经风格迁移·vgg19
luojiezong14 小时前
锐捷极简以太彩光网络解决方案入选《“AI中国”生态范式案例集(2025)》
网络·人工智能
Vincent_Zhang23314 小时前
专题:通过时间轴解释区分各种时态
笔记
Light6014 小时前
再见,REST API?你好,MCP Server!AI时代后端开发新范式
java·人工智能·rest api·ai agent·spring ai·mcp
鲨莎分不晴14 小时前
强化学习第四课 —— 深度强化学习:Policy Gradient 入门
人工智能·学习·机器学习
zhaodiandiandian14 小时前
理性抉择方可行远——企业AI转型的路径选择与风险管控
人工智能