在第 1 部分，“Transformer 模型中位置编码的温和介绍”中，我们讨论了 Transformer 模型的位置编码层。我们还展示了如何在 Python 中自己实现此层及其功能。在本教程中，您将在 Keras 和 Tensorflow 中实现位置编码层。然后，您可以使用此 […]
作者存档 | Mehreen Saeed
Transformer 模型中位置编码的温和介绍，第 1 部分
在语言中，单词的顺序和它们在句子中的位置确实很重要。如果单词重新排序，整个句子的含义可能会改变。在实现 NLP 解决方案时，循环神经网络具有处理序列顺序的内置机制。然而，Transformer 模型不使用循环或 […]
理解 Keras 中的简单循环神经网络
本教程旨在帮助任何希望了解循环神经网络 (RNN) 如何工作以及如何通过 Keras 深度学习库使用它们的人。虽然 Keras 库提供了解决问题和构建应用程序所需的所有方法，但了解所有工作原理也很重要。 […]
循环神经网络及其数学原理简介
对于序列或时间序列数据，传统的前馈网络不能用于学习和预测。需要一种机制来保留过去或历史信息以预测未来值。循环神经网络，简称 RNN，是传统前馈人工神经网络的一种变体，可以处理序列 […]
在 Keras 中向循环神经网络添加自定义注意力层
深度学习网络在过去几年中获得了极大的普及。“注意力机制”与深度学习网络集成以提高其性能。在网络中添加注意力组件已显示在机器翻译、图像识别、文本摘要和类似应用程序等任务中取得了显著改进。本教程展示了如何添加 […]
在 Python 中获取时间序列数据集指南
来自真实场景的数据集对于构建和测试机器学习模型非常重要。您可能只想拥有一些数据来试验算法。您还可能希望通过设置基准或使用不同的数据集确定模型的弱点来评估您的模型。有时，您可能还希望创建 […]
使用 matplotlib、Seaborn 和 Bokeh 在 Python 中进行数据可视化
数据可视化是所有 AI 和机器学习应用程序的重要方面。您可以通过不同的图形表示获得对数据的关键洞察。在本教程中，我们将讨论 Python 中数据可视化的一些选项。我们将使用 MNIST 数据集和 Tensorflow 库进行数字运算和数据操作。要 […]
Python 中更多的特殊功能
Python 是一种很棒的编程语言！它是开发 AI 和机器学习应用程序最流行的语言之一。Python 具有易于学习的语法，还具有一些使其与其他语言区分开来的特殊功能。在本教程中，我们将讨论 Python 编程语言的一些独特属性。完成本教程后，您将 […]
Python 中的函数式编程
Python 是一种很棒的编程语言。它可能是您开发机器学习或数据科学应用程序的首选。Python 之所以有趣，因为它是一种多范式编程语言，既可以用于面向对象编程，也可以用于命令式编程。它具有易于阅读和理解的简单语法。 […]
拉格朗日乘数法：支持向量机背后的理论（第3部分：在Python中从零开始实现SVM）
支持向量机 (SVM) 分类器背后的数学原理很美。不仅要学习 SVM 的基本模型，还要知道如何从头开始实现整个模型，这很重要。这是我们关于 SVM 系列教程的延续。在本系列的第 1 部分和第 2 部分中，我们 […]