ChatGPT的理解

参考 李宏毅老师讲解 思维导图 ChatGPT 对标 instruct GPT 本质 GPT的社会化 训练过程 1 学习文字接龙 无监督学习 大量的自我学习 生成的答案具有随机性 自己修炼 2 人类老师引导文字接龙的方向 监督学习 标注:(问题提示,答案)对,引导gpt生成人类想要的我问题 老师答案引导 3 模仿人类老师的喜好 知识蒸馏,对抗学习,监督学习 通过实际使用,对回答的答案进行人工高低评分...

React源码分析2-深入理解fiber

。本章将介绍以下内容: 为什么需要 fiber Lin Clark 在 React Conf 2017 的演讲中,他通过漫画的形式,很好地讲述了 fiber 为何出现,下面我根据她的演讲,结合我自己的理解来谈一谈 fiber 出现的原因。 fiber 之前 在 react15 及之前 fiber 未出现时,react 的一系列执行过程例如生命周期执行、虚拟 dom 的比较、dom 树的更新等都是同步的...

神经网络参数理解与设置

一、超参数 1、学习率:每次迭代的步长,决定着目标函数能否收敛到局部最小值以及何时收敛到最小值。学习率越高,步长越大。 2、batch:当训练数据过多时,无法一次将所有的数据送入计算,所以需要将数据分成几个部分(多个batch),逐一地送入计算训练。即每次输入网络进行训练的批次(batch number)。 3、batch_size:每个batch里面样本的大小。即一次训练所选取的样本数。同时多张卡...

<七>理解多态

理解多态多种多样的形态(静态多态,动态多态)静态多态(编译时期)1:函数重载bool comparet(int ,int); bool compare(double,double); compare(100,100)->compare_int_int();compare(1.0,2.0)->comapre_double_double(); 2:模板template<typename T>...

童欣 室内三维场景的理解与建模

有太多人做。 假设给定一个single的RGB-D view,那就会有物体的遮挡、场景的遮挡,希望把遮挡部分都恢复出来。 - Heuristic solution [Zheng2013] 通过对场景的理解,几何以及一些物理的约束来推测出被遮挡的部分 - Random forest [Firman2016] - 3D CNN [Song2017,Guo2018] song2017:给定一个三维场景,把它...

四种类型自编码器AutoEncoder理解及代码实现

自编码器(AE) 自编码器的结构和思想 结构 自编码器是一种无监督的数据压缩和数据特征表达方法。自编码器是神经网络的一种,经过训练后的能尝试将输入复制到输出。自编码器由编码器和解码器组成。如下图所示: 自编码器指的是试图让输入和输出一样的神经网络。它们通过将输入压缩成一个隐藏空间表示来进行工作。然后通过这种表示来重构输出。编码器:自编码器的前半部分,功能在于把输入变成一个隐藏的卡空间表示。可以用一个...

卷积神经网络卷积层池化层全连接层理解

1、卷积层 作用:提取图像特征,学习卷积核权重,根据目标函数提取想要的特征 卷积核作用: 降维或者升维,实现跨通道的交互和信息整合以较小的参数代价加深加宽了深度学习网络层数,加入更多的非线性信息 2、池化层 作用: 特征不变性-使模型更加关注某些特征而不是具体位置,筛选重要特征特征降维-使得模型可以抽取更广范围特征防止过拟合发生 3、全连接层 作用: 全连接层相当于一个分类器,卷积层、池化层和激活层...

【菜菜的sklearn课堂笔记】逻辑回归与评分卡-步长的进一步理解和max_iter

既然参数迭代是靠 梯 度 向 量 的 大 小 d × 步 长 α 梯度向量的大小d \times步长\alpha 梯度向量的大小d×步长α来实现的,而 J ( θ ) J(\theta) J(θ)的降低又是靠调节 θ \theta θ来实现的,所以步长可以调节损失函数下降的速率。在损失函数降低的方向上,步长越长, θ \theta θ的变动就越大。相对的,步长如果很短, θ \theta θ每次变动...

预训练模型相对位置编码和绝对位置编码的通俗理解

1 transformer最经典的理解: http://jalammar.github.io/illustrated-transformer/ 2 位置编码 相对位置编码(relative position representation):https://zhuanlan.zhihu.com/p/397269153 Transformer中的相对位置编码(Relative Position Embe...

【MySQL】MySQL体系结构与内部组件工作原理解析(原理篇)(MySQL专栏启动)

更新了15篇,基本的知识以及实际应用的一小部分已经更新完毕,如果对MySQL 有一些疑惑,不要陷入一个管中窥豹、盲人摸象的状态,你应该有自己的“一言以蔽之”和对MySQL 的鸟瞰,这可以帮助你从高维度理解问题。 本文就是带你系统性学习MySQL 数据库的体系结构,详细介绍了MySQL的逻辑结构。 一、MySQL 体系结构 MySQL 体系结构由 Client Connectors (客户端链接)层、M...
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