二十六画生YY

  最近一直忙期末汇报和脚本编写，没来的及接着往下写文章，年前把这一块写了，然后再往下的分析流程就比较特异性了，做一步写一步那种，相对于这种已经常规化的流程（除了一些细节上的...

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1 起源 由于经典的位置编码（余弦/正弦函数）仅编码绝对位置：只告诉模型"这是第几个词"，没有直接编码词与词之间的相对距离，需要模型间接学习相对关系：Transformer必...

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参数量 模型参数量: 39,876,655，建议在GPU上训练，mac带不动啊，哈哈哈哈哈 代码 1 config.py 2 utils.py 3 model.py 4 tr...

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1 core formula 可以看到偶数维度和奇数维度的括号内是相同的，只不过一个是正弦一个是余弦。所以在偶数位置[:, 0::2]使用sin(x)之后，只需要把[:, 1...

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1 背景介绍 在上一篇文章中，我们介绍了Encoder-Decoder架构，但是这个架构有个问题。就是如果想建模长序列的话，最终encoder编码的最后一个时间步的隐状态很可...

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1 背景 在neural machine translation的任务中，由于RNN每个时间步只能看到过去的信息，无法看到完整的上下文。除此之外，由于source langu...

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1 RNN的缺点 上文我们已经介绍了经典的RNN。这篇文章主要聚焦在RNN的改良版：LSTM。关于RNN的，教科书上说RNN容易造成梯度消失或梯度爆炸，但是为什么呢？如果有一...

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1 RNN的架构及原理 关键函数h_t = f(Wxhx_t + Whhh_{t-1} + bh)y_t = g(Why*h_t + by) 2 说人话 我举一个例子，比如R...

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1 CNN中的一些重要的概念 关于卷积，就是卷积核（kernel）在figure上移动，对应位置相乘然后求和（加权和） 关于池化，分为最大池化和平均池化，是一种下采样（降维）...

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小小的眼睛里，装着……大大的疑惑 全文2800字，伤脑筋…… 今天尝试把自己对于 stranded、reverse-stranded、un-stranded 这个问题的理解给...

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写在前面， 本文中使用了 3 个对照组和 3 个实验组，能够满足大多数实验者的需求，除此之外，本文涵盖WGBS 处理的上下游，需要处理WGBS/手头上有 WGBS 数据但是没...

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说明，这是搬运的官网教程，我写了注释/我的理解等等，可以说是自己的笔记。 喜欢的留留言，动动小手点点赞呀！😘 参考： https://bioconductor.org/pac...

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（第一部分 机器学习基础）第01章 机器学习概览第02章 一个完整的机器学习项目（上）第02章 一个完整的机器学习项目（下）第03章 分类第04章 训练模型第05章 支持向量...

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1.Introduction: 一些集成学习的策略: Bagging(Bootstrap Aggregating)Bagging 的目标是通过减少模型的方差来提高性能,适用于...