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京东 11.11 红包
17 Transformer 的解码器(Decoders)——我要生成一个又一个单词
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编码器就是让计算机能够更合理地(不确定性的)认识人类世界客观存在的一些东西(例如机器翻译中的词向量),解码器则会接收编码器生成的词向量,然后通过这个词向量去生成翻译的结果(生成一个又一个单词)。 配套 github 链接:https://github.com/nickchen121/Pre-training-language-model 配套博客链接:https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/15105048.html
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01 通过 Pytorch 构建 Transformer 框架课程介绍(拿什么打倒你的面试对手呢?坚决不做调包侠)
35分钟教你从0到1,水出SCI(精品),学术裁缝必修课
19 Transformer 解码器的两个为什么(为什么做掩码、为什么用编码器-解码器注意力)
18 Transformer 的动态流程
Transformer和BERT看不懂来这里,告诉你他们的前世今生,必能懂
揭秘论文如何缝模块,一年3篇国内核心不过分吧?
03 Transformer 中的多头注意力(Multi-Head Attention)Pytorch代码实现
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最正确的选择论文投稿级别方法,Sci一区,二区还是四区?亦或者ei会议?
什么是学术创新,客观实事求是?
某top2和双非课题组,硕士就业情况,来参考下吧!
和导师大吵一架后,发现了研究生的根本问题,研究牲
06 Word2Vec模型(第一个专门做词向量的模型,CBOW和Skip-gram)
读研有何意义,它又到底再培养你的什么能力,专业知识还是人情世故?
SCI2区论文是怎么水的,论文剖析实例解读,科研Trick揭秘,摸摸老虎屁股
学术裁缝是什么,又如何更快地水出一篇论文?Kimi.ai
13 Transformer的多头注意力,Multi-Head Self-Attention(从空间角度解释为什么做多头)
1001 Attention 和 Self-Attention 的区别(还不能区分我就真的无能为力了)
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14 Transformer之位置编码Positional Encoding (为什么 Self-Attention 需要位置编码)
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翟天临事件受伤的只有学生,我怕华中农黄教授事件,受伤的最后也只有学生
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08 Transformer 中的编码器(Encoder)的Pytorch实现
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学术315,让研究生的你不再焦虑,就是这期视频的主题,毕业真的没你想的那么难
论文灌水套路揭秘后,唯论文论将不攻自破,物极必反
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20 Transformer 的输出和输入是什么
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01 GPT 和 BERT 开课了(两者和 Transformer 的区别)
05 神经网络语言模型(独热编码+词向量 Word Embedding 的起源)
节省科研时间的,学术论文捆绑销售法
吐槽广东工业大学事件,暑假在实验室午休玩游戏毕业要求翻倍,一些不合理的事情正被合理化
通过十几位粉丝的聊天回答研究生终极问题,读研到底有何意义
Linear Attention 打破 Transformer 大模型结构垄断!#大模型 #Transformer
07 Transformer 中的掩码多头注意力机制(Masked Multi-head Attention)的实现