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Python中的*args与**kwargs
**kwargs 和 *args 是 Python 中的两个特殊参数，它们用于函数定义中，允许函数接受任意数量和类型的参数。它们的主要区别在于它们处理参数的方式： *args（可变位置参数）: 它允许你将任意数量...
Deep Learning Note 31 RNN的简洁实现
import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l from torch.nn import functional as F batch_size, num_steps = 32, 35 train_iter, vocab = d2l.load_data_time_machine(ba...
Deep Learning Note 32 门控循环单元
门控循环单元实际上是增加了对短期依赖关系和长期依赖关系的权重选择，使得序列预测更可靠 重置门有助于捕获序列中的短期依赖关系 更新门有助于捕获序列中的长期依赖关系 import torch from tor...
具有ID信息的文本图像对数据集制作
1. 图像下载（Image Downloading）: 首先，列出了一个名人名单，这些名单可以从VoxCeleb和VGGFace等公开的名人面部数据集中获取。 根据名单，使用搜索引擎爬取数据，大约为每个名字下载100张图...
深入解析贝尔曼方程：状态值、动作值与策略评估的核心基石
在强化学习的浩瀚宇宙中，贝尔曼方程（Bellman Equation）如同引力一般，将状态、动作与价值紧密联结，为智能体的决策提供数学根基。本文将从状态值、动作值到策略评估，结合实例与公式推导，为...
Transformer详解
Transformer 模型详解 1. Transformer 概览 2017 年，Google 在论文 Attention is All You Need 中提出了 Transformer 模型。Transformer 使用了 Self-Attention（自注意力） 机制，取代了在 NL...
Deep Learning Note 33 LSTM的从零开始实现
李宏毅老师的图: import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l batch_size, num_steps = 32, 35 train_iter, vocab = d2l.load_data_time_machine(batch_size, num_steps) ...
LSTM时序预测
# 引入依赖库 import pandas as pd import torch import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import preprocessing from models import * from utils import * from sklearn.metrics import...
Verilog入门指南
Verilog HDL 入门指南 1. Verilog HDL 概述 Verilog HDL 是一种用于数字逻辑电路设计的硬件描述语言 (HDL)，它可以用来描述电路的行为和结构。通过 Verilog HDL，可以在不同的抽象级别上对电路...
用钻石失窃案理解证据理论中的m、Bel、Pl、f
这篇文章介绍了如何通过钻石失窃案来理解证据理论中的m、Bel、Pl、f等概念，包括基本概率分配、信任函数和似然函数，以及如何分析线索来确定嫌疑人的可信度。