可视化有助于解释和了解深度学习模型的内部结构。通过模型计算图的可视化能够弄清楚神经网络是如何计算的，对于模型的可视化次要包含以下几个方面：模型有多少层每层的输出和输入形态不同的层是如何连贯的？每层应用的参数应用了不同的激活函数本文将应用 Keras 和 PyTorch 构建一个简略的深度学习模型，而后应用不同的…

在本文中，首先简要解释一下 混合密度网络 MDN （Mixture Density Network）是什么，而后将应用Python 代码构建 MDN 模型，最初应用构建好的模型进行多元回归并测试成果。

机器学习算法通常应用例如 kFold等的穿插验证技术来进步模型的准确度。在穿插验证过程中，预测是通过拆分进去的不用于模型训练的测试集进行的。这些预测被称为折外预测（out-of-fold predictions）。折外预测在机器学习中施展着重要作用，能够进步模型的泛化性能。

文章导读Jina 3 已于昨日公布，与前两个大版本相比，Jina 3 有哪些重大更新？又将为神经搜寻带来哪些全新的应用体验？一起来看看吧！2022 年第一个重磅音讯：Jina 3 来啦！与前两个大版本相比，Jina 3 在云计算筹备和星散成方面， 有了显著改良，用户能够更轻松地实现我的项目从本地到云端生产环境的迁徙。同时，Jina 3 的可…

本文不是 NLP 钻研的残缺列表，因为太多了无奈总结的这么残缺！然而本文对影响NLP钻研的一些重要的模型进行总结，并尽量让它简洁而不是简略，如果你刚刚进入NLP畛域，本文能够作为深入研究该畛域的终点。

EfficientNetV2是由 Google Research，Brain Team公布在2021 ICML的一篇论文，它联合应用NAS和缩放，优化训练速度和参数效率。并且模型中应用新操作（如 Fused-MBConv）在搜寻空间中进行搜寻。EfficientNetV2 模型比EfficientNetV1的训练速度快得多，同时体积小 6.8 倍。

Transformer的实质是一个Encoder-Decoder的构造。在encoder中，数据首先会通过一个叫做‘self-attention’的模块失去一个加权之后的特征向量 \(Z\) ，这个 \(Z\) 便是论文公式1中的\(Attention(Q,K,V)\)：$$ Attention(Q,K,V)=softmax((QK^T)/√(d_k ))V （1） $$

CMSC 216 Project #3 Spring 2021Date due: Wednesday, March 3, 11:59:59 p.m.1 Introduction and purposeIn this project you will write some functions to manipulate the instructions of a fictional simple processor in a family ofnew CPUs being developed by the Banana computer company, to run all of its…

GridSearchCV 将在先前定义的空间内尝试组合。例如，对于随机森林分类器，可能想要测试几个不同的树的最大深度。GridSearchCV 会提供每个超参数的所有可能值，并查看所有组合。

只管最后的倡议应用 KL 散度，但在构建生成反抗网络 [1] 时，在损失函数中应用穿插熵是一种常见的做法。这经常给该畛域的老手造成凌乱。当咱们有多个概率分布并且咱们想比拟它们之间的关系时，熵和 KL 散度的概念就会发挥作用。