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深度学习（八）——神经网络：卷积层
# 一、卷积层Convolution Layers函数简介 > 官网网址：[torch.nn.functional — PyTorch 2.0 documentation](https://pytorch.org/docs/stable/nn.functional.html#convolution- ......
深度学习（七）——神经网络的卷积操作
# 卷积操作 # 一、torch.nn中Convolution Layers函数的介绍 ## 1. 参数介绍 - nn.Conv1d: Conv取自Convolution的前四个字母，1d代表的是一个一维操作。 - nn.Conv2d: 2d表示是一个二维的操作，比如图像就是一个二维的。 - 其余参 ......
训练类神经网络
结果不理想的检查步骤 情况一：模型问题 所设的模型不包含要找的函数；需要重新修改模型 可以增加模型中特征值，或者增加层数(Deep Learning)，以增加模型的复杂度 情况二：优化(optimization)没做好 没有找到模型中解决问题的最好的方法 如何判断问题出自情况一还是二： 上图右边，5 ......
machine learning-2023-07-19
questions【链接】 │ │──math │ │──线性回归 │ │──逻辑回归 │ └──梯度下降 │ │──python │ │──numpy（科学计算库） │ │──pandas（数据分析处理库） │ │──matplotlib（数据可视化库） │ └──scikit-learn（机器学 ......
Learn about some useful truck diagnostic scanner tools
Have you ever experienced the frustration of unexpected breakdowns with your truck? Or maybe you’re tired of paying expensive diagnostic fees at your ......
Learning hard C#学习笔记——读书笔记 07
## 1.值类型和引用类型 ### 1.1 什么是值类型和引用类型 * 值类型：包括简单类型，枚举类型，结构体类型等，值类型通常被分配在线程的堆栈上，变量保存的内容就是实例数据本身 * 引用类型：引用类型实例则被分配在托管堆上，变量保存的是实例数据的内存地址，引用类型主要包括类类型、接口类型、委托类 ......
大语言模型的预训练4：指示学习Instruction Learning详解以及和Prompt Learning,In-content Learning区别
# 大语言模型的预训练[4]：指示学习Instruction Learning：Entailment-oriented、PLM oriented、human-oriented详解以及和Prompt Learning,In-content Learning区别 # 1.指示学习的定义 Instruct ......
大语言模型的预训练[5]：语境学习、上下文学习In-Context Learning：精调LLM、Prompt设计和打分函数设计以及ICL底层机制等原理详解
大语言模型的预训练[5]：语境学习、上下文学习In-Context Learning：精调LLM、Prompt设计和打分函数设计以及ICL底层机制等原理详解 ......
Learning hard C#学习笔记——读书笔记 06
本文介绍了 C# 中委托的定义、使用、为什么引入委托以及委托的本质。同时，还介绍了委托链的使用，即将多个委托链接在一起，提高程序的可扩展性。 ......
《DeepChain: Auditable and Privacy-Preserving Deep Learning with Blockchain-based Incentive》论文笔记
本文的研究背景： 在各种机器学习任务中，深度学习可以实现比传统机器学习算法更高的精度。最近，保护隐私的深度学习引起了信息安全界的极大关注，其中训练数据和训练模型都不会被暴露。联合学习是一种流行的学习机制，其中多方将局部梯度上传到服务器，服务器使用收集的梯度更新模型参数。然而，在联合学习中存在许多被忽 ......
大语言模型的预训练[3]之Prompt Learning：Prompt Engineering、Answer engineering、Multi-prompt learning、Training strategy详解
大语言模型的预训练[3]之Prompt Learning：Prompt Engineering、Answer engineering、Multi-prompt learning、Training strategy详解 ......
[AAAI 2023]Self-Supervised Bidirectional Learning for Graph Matching
# Self-Supervised Bidirectional Learning for Graph Matching ## 动机 Graph Matching（GM）是个NP难问题。随着机器学习的兴起，该问题也有望被更高效地解决。然而，现有的监督学习仍然需要为了训练去计算大量的ground tru ......
Learning hard C#学习笔记——读书笔记 05
本文介绍了C#编译成IL语言（Intermediate Language）的过程，以及使用ILDasm.exe工具查看IL代码的方法。文章通过一个Hello World程序，在ILDasm.exe工具中展示了MANIFEST清单和IL代码。 ......
Learning hard C#学习笔记——读书笔记 04
## 1.什么是接口 接口可以认为是一种规范，它是一种类的构建规范，它里面定义了一系列的方法和类型，但是没有具体的实现，需要继承它的类去自我实现 ## 2.接口的定义 使用 VS2022 在解决方案管理器这里，添加新建项 在添加新建项模板这里，选择接口 最后创建出来的接口如下 ```C# using ......
神经网络基础理解
# 搜参搜的不够 思考来源：https://www.bilibili.com/video/BV1ih411J7Kz?t=616.1&p=2 中说“搜参搜的不够” 在神经网络中，"搜参搜的不够"通常指的是通过随机搜索或优化算法来寻找神经网络的最佳超参数配置时，搜索空间覆盖不足的情况。 神经网络的性能和 ......
神经网络绘制工具大全
目录 1. LaTeX的tikz库 2. ConvNetDraw 3. Visio 4. Inkscape-自由绘图 5. Omnigraffle 6. draw_convnet 7. PlotNeuralNet 8. NN-SVG 9. Python + Graphviz 10. Graphviz ......
Unified Conversational Recommendation Policy Learning via Graph-based Reinforcement Learning
图的作用： 图结构捕捉不同类型节点（即用户、项目和属性）之间丰富的关联信息，使我们能够发现协作用户对属性和项目的偏好。因此，我们可以利用图结构将推荐和对话组件有机地整合在一起，其中对话会话可以被视为在图中维护的节点序列，以动态地利用对话历史来预测下一轮的行动。 由四个主要组件组成：基于图的 MDP ......
大语言模型的预训练[1]:基本概念原理、神经网络的语言模型、Transformer模型原理详解、Bert模型原理介绍
# 大语言模型的预训练[1]:基本概念原理、神经网络的语言模型、Transformer模型原理详解、Bert模型原理介绍 # 1.大语言模型的预训练 ## 1.LLM预训练的基本概念 预训练属于迁移学习的范畴。现有的神经网络在进行训练时，一般基于反向传播（Back Propagation，BP）算法 ......
BP神经网络算法
BP是反向的意思 神经网络并不能建立先验关系，而是黑箱关系   has yi ......
帧速率的设置
  - [Trigger](#trigger) - [学习Apex](#学习apex) - [List](#list) - [任务2.学习Visualforce 页面的开发, ......
Learning hard C#学习笔记——读书笔记 03
本文介绍了C#面向对象编程语言的三个基础特征：封装、继承和多态。其中，封装可以通过public、private、protected、internal等关键字来实现，目的是保护程序内部数据的完整性；继承可以帮助实现基类的内容复用，但也要结合场景使用；多态是指相同类型对象调用相同方法却表现出不同行为，使... ......
Learning hard C#学习笔记——读书笔记 02
每每说到类，不得不介绍的就是类的定义，它是一个抽象的概念，它是一个模板，制造对象的模板 ## 1.定义一个类 ```C# class Preson { // 类的成员变量 } ``` > 默认情况下，class关键字没有显式的使用`internal`修饰符来定义类，但是没有必要这样做，默认的修饰符就 ......
Learned Helplessness
来源于英文版维基百科 [Learned Helplessness](https://en.wikipedia.org/wiki/Learned_helplessness) Learned helplessness is the behavior exhibited by a subject afte ......
洛谷 Luogu P1038 [NOIP2003 提高组] 神经网络
这题看着很吓人实则很简单。求输出层，正着求很麻烦，因为知不道谁连向这个点，所以可以反向建边，反着求。 拓扑+dfs，时间复杂度 $\text{O(n + m)}$ ```C++ #include #include #include #define N 105 #define M (N * N / 2 ......
python，质谱数据，加噪声后用小波神经网络，二分类预测
#库的导入 import numpy as np import pandas as pd import math #激活函数 def tanh(x): return (np.exp(x)-np.exp(-x))/(np.exp(x)+np.exp(-x)) #激活函数偏导数 def de_tanh( ......
什么是 Entity Framework Core？ - Training - Microsoft Learn
> 了解 Entity Framework (EF) Core 的定义，以及如何将其与 API 一起使用。 大多数重要的 Web 应用程序都需要对数据可靠地运行操作，如创建、读取、更新和删除 (CRUD)。 它们还需要在应用程序重启之间保留这些操作所做的任何更改。 尽管有各种选项可用于在 .NET ......
机器翻译｜EMNLP 2019大规模利用单语数据提升神经机器翻译
目前，目标语言端的无标注单语数据已被广泛应用于在机器翻译任务中。然而，目标语言端的无标注数据一旦使用不当，反而会给模型结果带来负面影响。为了有效利用大规模源语言端和目标语言端的单语数据，微软亚洲研究院在 EMNLP 2019 上发表的论文中，提出一种简单的语料数据使用流程，只需要四个步骤就能极大地提 ......