随笔分类 - 吴恩达深度学习(最新)
对课后题更新的部分进行补充
摘要：#视频链接 #相关资源 ##Notes #笔记下载 #笔记2 需要挂梯子，不然不显示图片，如果用ssr,要调到全局模式 转自:bitJoy ##CS224N（1.8）introduction and Word Vectors ##CS224N（1.10）Word Vectors 2 and Word
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摘要：#网课链接2014 #讲义2014 #笔记链接2014 #代码2017
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摘要：Transformer Network Welcome to Week 4's assignment, the last assignment of Course 5 of the Deep Learning Specialization! And congratulations on making
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摘要：变压器预处理 欢迎来到第 4 周的第一个未分级实验室。 在本笔记本中，您将深入研究应用于原始文本的预处理方法，然后再将其传递给转换器架构的编码器和解码器块。 完成这项任务后，您将能够： 创建可视化以获得对位置编码的直觉 可视化位置编码如何影响词嵌入 ##包 运行以下单元格以加载您需要的包。 impo
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摘要：#Transformer Network变压器网络 你已经了解了 self attention，你已经了解了 multi headed attention。在这个视频中，让我们把它们放在一起来构建一个变压器网络。您将看到如何将之前视频中看到的注意力机制配对来构建转换器架构。再次从句子 Jane Vi
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摘要：Multi-Head Attention多头注意力 让我们进入并了解多头注意力机制。 符号变得有点复杂，但要记住的事情基本上只是你在上一个视频中学到的自我注意机制的四个大循环。 让我们看一下每次计算自我注意力的序列时，称为头部。 因此，多头注意力这个名称指的是你是否按照上一个视频中看到的方式进行操作
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摘要：#Self-Attention 自注意力 让我们跳进去谈谈transformer的self-attention机制。如果您能了解本视频背后的主要思想，您就会了解变压器网络工作背后最重要的核心思想。 让我们开始吧。您已经看到了注意力如何与诸如 RNN 之类的顺序神经网络一起使用。要使用更晚的 CNN
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摘要：#Transformer Network Intuition 变压器网络直觉 深度学习中最令人兴奋的发展之一是 Transformer Network，有时也称为 Transformers。这是一种完全席卷 NLP 世界的架构。当今许多最有效的 NLP 专辑都是基于 Transformer 架构的。
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摘要：Improvise a Jazz Solo with an LSTM Network Welcome to your final programming assignment of this week! In this notebook, you will implement a model tha
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摘要：声明 大部分内容与网上资料基本相同，这里只对近期更新的题目的答案进行更新，博主目前只是一个新手，水平有限，错误之处敬请见谅。 ###课程地址 ###第五课第四周更新部分 ###代码下载 ###吴恩达推荐笔记 ###一些函数(更新中) 旧题目 ###旧题目答案1 ###旧题目答案2 #新题目 ###第
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摘要：#第二课第三周：TensorFlow Introduction ##Introduction to TensorFlow TensorFlow 2.3 has made significant improvements over its predecessor, some of which you'
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摘要：###numpy.clip(a, a_min, a_max, out=None) clip函数：限制一个array的上下界 给定一个范围[min, max]，数组中值不在这个范围内的，会被限定为这个范围的边界。如给定范围[0, 1]，数组中元素值小于0的，值会变为0，数组中元素值大于1的，要被更改为
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