机器学习 27
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- 相对位置编码
- torch中的梯度计算
- RQ-VAE方法详解
- Flash Attention推导
- 对比attention实现
- Gpt2代码阅读
- 重新总结激活函数和损失函数
- 对数据进行预处理
- 温度系数
- 强化学习与一般机器学习损失函数的对比
- Torch中的register_bufffer
- Ppo vs dpo
- 极大似然函数
- 交叉熵为什么可以被用作损失函数
- Kl散度和交叉熵
- Fm模型总结
- 神经网络优化算法总结
- 神经网络中的反向传播算法
- 神经网络调优
- Lr和svm分类器
- 损失函数和激活函数总结
- 生成树算法总结
- 文本分类器
- 概率图模型——隐马尔科夫
- 通过用户安装app列表判定性别
- 开始机器学习之旅