当前位置： 首页 > article >正文 Transformer的前世今生 day02（神经网络语言模型 article 2025/1/23 4:55:29 神经网络语言模型 使用神经网络的方法，去完成语言模型的两个问题，下图为两层感知机的神经网络语言模型： 以下为预备概念 感知机 线性模型可以用下图来表示：输入经过线性层得到输出 线性层 / 全连接层 / 稠密层：假设输入有n个，输出有m个，则w、b、y的个数如下： 独热编码 目的是让计算机认识单词用矩阵的形式，存储所有单词。且在矩阵中，每一个元素都代表一个单词，这就要求矩阵的行列等于单词数，如下图： 独热编码有两个缺点： 矩阵的尺寸很容易过大，因为他需要行列等于单词数相似单词之间的独热编码没有任何关联，通常使用余弦相似度来计算文本之间的相似度，但是现实世界中相似单词之间是有关联的 查看全文 http://www.kler.cn/a/272166.html 相关文章： OSPF协议部分解读 美特CRM mcc_login.jsp存在SQL注入漏洞 Docker 学习总结（85）—— docker cp 使用总结 蓝桥杯3525 公因数匹配 | 枚举+数学 移远通信多模卫星通信模组BG95-S5获得Skylo网络认证，进一步拓展全球卫星物联网市场 什么是SSL及SSL的工作流程 【开源鸿蒙】模拟运行OpenHarmony轻量系统QEMU RISC-V版 uwsgi+nginx+django 部署学习 cache的58问，您能回答上几个 课时67：流程控制_for循环_for基础 万界星空科技商业开源MES,技术支持+项目合作 vulhub中GitLab 任意文件读取漏洞复现（CVE-2016-9086） MATLAB中的cell数组和结构体。 安全地使用v-html 深度学习pytorch——基本运算（持续更新） 微信小程序之tabBar LinkedList源码解析和设计思路 强大的开源网络爬虫框架Scrapy的基本介绍(入门级) 在类Unix平台实现TCP客户端 linux ---vim的基本使用 单片机第四季-第二课：uCos2源码-BSP ChatGPT ：确定性AI源自于确定性数据 UGUI界面性能优化2-最大程度降低UI的DrawCall和重绘 RabbitMQ——死信队列和延迟队列 windows安装go Xcode 15.3 Archive失败
神经网络语言模型 使用神经网络的方法，去完成语言模型的两个问题，下图为两层感知机的神经网络语言模型： 以下为预备概念 感知机 线性模型可以用下图来表示：输入经过线性层得到输出 线性层 / 全连接层 / 稠密层：假设输入有n个，输出有m个，则w、b、y的个数如下： 独热编码 目的是让计算机认识单词用矩阵的形式，存储所有单词。且在矩阵中，每一个元素都代表一个单词，这就要求矩阵的行列等于单词数，如下图： 独热编码有两个缺点： 矩阵的尺寸很容易过大，因为他需要行列等于单词数相似单词之间的独热编码没有任何关联，通常使用余弦相似度来计算文本之间的相似度，但是现实世界中相似单词之间是有关联的 查看全文 http://www.kler.cn/a/272166.html 相关文章： OSPF协议部分解读 美特CRM mcc_login.jsp存在SQL注入漏洞 Docker 学习总结（85）—— docker cp 使用总结 蓝桥杯3525 公因数匹配 | 枚举+数学 移远通信多模卫星通信模组BG95-S5获得Skylo网络认证，进一步拓展全球卫星物联网市场 什么是SSL及SSL的工作流程 【开源鸿蒙】模拟运行OpenHarmony轻量系统QEMU RISC-V版 uwsgi+nginx+django 部署学习 cache的58问，您能回答上几个 课时67：流程控制_for循环_for基础 万界星空科技商业开源MES,技术支持+项目合作 vulhub中GitLab 任意文件读取漏洞复现（CVE-2016-9086） MATLAB中的cell数组和结构体。 安全地使用v-html 深度学习pytorch——基本运算（持续更新） 微信小程序之tabBar LinkedList源码解析和设计思路 强大的开源网络爬虫框架Scrapy的基本介绍(入门级) 在类Unix平台实现TCP客户端 linux ---vim的基本使用 单片机第四季-第二课：uCos2源码-BSP ChatGPT ：确定性AI源自于确定性数据 UGUI界面性能优化2-最大程度降低UI的DrawCall和重绘 RabbitMQ——死信队列和延迟队列 windows安装go Xcode 15.3 Archive失败
