跟着论文学AI：深度学习论文代码实现
labml.ai 带注释的 PyTorch 版论文实现 这是一个用 PyTorch 实现各种神经网络和相关算法的集合。每个算法的代码实现都有详细的解释说明，且在网站上与代码逐...
Kimi+Draw.io 让图片流程图|饼图|甘特图等图形复活（可编辑）
项目开发文档中，经常会使用各种图形。如果你找到一个参考文档，里面有你想要画的类似的流程图图片，但是不完全一样。那如何将此图片变为可编辑的图形呢？ 1...
跟着论文学AI：大型语言模型（LLM）里程碑论文
里程碑论文 Date keywords Institute Paper Publication 2017-06 Transformers Google Attention Is All You Need NeurIPS 2018-06 GPT 1.0 OpenA...
差异化和自适应学习率：揭秘神经网络优化器和调度器
用简单的语言介绍如何使用优化器和调度器来提升模型训练和超参数调整 优化器是神经网络架构的重要组成部分。调度器是深度学习工具包的重要...
Batch Norm的直观解释：它是如何工作的，以及神经网络为什么需要它
批量规范化是现代深度学习从业者工具包中不可或缺的一部分。批量规范化在论文《批量规范化》中被提出后不久，就被认为在创建可以更快训练的更深层神经网络方...
神经网络优化器：核心算法及其必要性
用通俗易懂的语言介绍梯度下降优化器（如 SGD、Momentum、RMSProp、Adam 等）所使用的基本技术 优化器是神经网络架构的重要组成部分。...
Transformer 可视化解释（第 4 部分）：如何通过注意力得分计算来捕捉序列中单词之间的关系
用简单的语言来介绍如何通过注意力得分计算来捕捉序列中单词之间的关系。 Transformer 之所以强大，是因为其注意力模块。这是因为它能够捕捉...
Transformer 可视化解释（第 3 部分）：多头注意力机制，深入探究
用简单的语言介绍自注意力、编码器-解码器注意力、注意力分数和掩蔽的内部工作原理。 这是我关于 Transformer 系列的第三篇文章。我们...
Transformer 的可视化解释（第 2 部分）：分步说明其工作原理
介绍端到端的内部操作，数据如何流动以及执行哪些计算，包括矩阵表示指南。 这是我的 Transformer 系列文章中的第二篇。在第一篇文章中，我们了...
Transformer 的可视化解释（第 1 部分）：功能概述
简单易懂的 Transformer 指南，介绍如何将其用于 NLP，以及为什么它们比 RNN 更好。Attention 如何帮助提高性能。 我们听到了很多关于 Transformer...
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