Self-attention
引言 在之前的学习中，我们常常是通过输入一个向量输出一个值，但是在机器学习中，常常会出现输入多个向量，并且输出多个值的情况，这时候就要用到本章学习的内容 一. 输出 network的输出为向量集合，分...
引言 在之前的学习中，我们常常是通过输入一个向量输出一个值，但是在机器学习中，常常会出现输入多个向量，并且输出多个值的情况，这时候就要用到本章学习的内容 一. 输出 network的输出为向量集合，分...
引言 当我们遇到一些过于平坦的或者过于崎岖的loss函数时，你是否想过能不能直接改变当前的位置，直接跳到正常的位置，这篇文章将给出一种方式，可以最大情况的避免这种情况 一. Changing Land...
引言 在之前我们已经学习了输入多个值输出一个值，输出多个值输出相同数量的值，但是还有一种，也就是输入一定数量的值但是输出值的数量有机器决定，这一篇文章将会讲解这个问题 一. Sequence-to-s...
引言 在上一篇博客中我们学习了VAE的相关知识，VAE虽然在生成速度上有显著提升，但它毕竟是比较老的模型，单靠VAE生成出的图片效果其实较为模糊，那有没有一种生成模型可以生成出更清晰更接近真实的图片，...
引言 这篇文章将介绍关于神经网络的相关知识，包括神经网络的搭建，和一些神经网络操作 一. 神经网络的搭建 神经网络的搭建类似于创建一个类，但是与普通类不同的是，神经网络的搭建需要我们继承 nn.Mod...
引言 这篇文章将介绍一种生成模型，VAE（变分自编码器），首先我们先理解一下有监督学习和无监督学习 一. 两种学习的区别 定义：训练数据同时包含输入特征 x 和对应的真实标签 y 核心思想：通过真实标...
引言 这一篇文章继续讲解关于Pytroch的基本函数 一. Transforms 这里是导入transforms的代码 transforms相当于一个工具箱，对图片进行一系列的操作，然后得到想要的图片...
引言 从今天开始我将把学习机器学习的内容分享在这上面，如果有错还有望指正，毕竟刚刚才开始学习 一.模型类型 机器学习是在选定模型后，用数据训练它，让模型学会合适的参数或规律，常见机器学习任务包括回归、...
引言 这一篇文章主要是用来解决loss过于大的问题，这里先给出一个总体的表格 1.loss on training data 如果在训练数据上loss就过于大，就往右分支走，有两个方向可以思考，这里给...