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LeetCode热题100

其实有听说这种按照不同技巧分类来做题会导致人很容易丧失遇到陌生题时的解题能力。但公司面试的算法考核基本就是原题或原题的变体,我觉得不如直接把题目特点和技巧总结一下从而快速达到应试水准比较有效率。

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图卷积神经网络实战

基本原理详情见

该代码为《深入浅出的图神经网络》配套代码,主要从数据处理,卷积操作设计,图卷积模型设计,模型训练逐行分析研究代码的运行和设计,适合新手入门。

首先介绍必须导入的库

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  • Transformer

    学习了李宏毅的Transformer视频,需要了解的知识:

    自注意力机制

    首先介绍一下Sequence-to-sequence问题(Seq2seq),输出的长度取决于模型。比如语音识别和翻译。

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  • 自注意力机制

    学习了关于李宏毅的自注意力机制和Transformer相关内容

    机器学习有三种情况的输出,分别为:

    • 多个向量分别对应一个label
    • 多个向量对应一个label
    • 多个向量对应多个label
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