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  1. 神经网络Linear、FC、FFN、MLP、Dense Layer等区别是什么?

    2.FC(全连接): "FC" 表示全连接层,与 "Linear" 的含义相同。在神经网络中,全连接层是指每个神经元都与上一层的所有神经元相连接。每个连接都有一个权重,用于线性变换。 以下是使 …

  2. 线性到底是什么意思? - 知乎

    (如果非要给个名字,f (x)=ax+b如果表示函数或映射的话,应该叫仿射,而不是线性映射)。 至于,线性映射和线性方程的联系。 可以参照 An equation written as f (x) = C is called linear if f …

  3. 线性层和全连接层的区别有哪些? - 知乎

    线性层(Linear layer)和全连接层(Fully connected layer)是深度学习中常见的两种层类型。 它们在神经网络中的作用和实现方式有一些区别,具体如下:

  4. 为什么attention要用linear layer去提取QKV矩阵 ... - 知乎

    当然可以,且不说linear本质上就是1x1的卷积和unigram 只要信息不泄漏,还可以用更大的 卷积核 去提取 而且效果还会更好,因为卷积天然适合处理local信息 RWKV-4 和5的token shift就 …

  5. 如何评价线性代数教材《Introduction to Linear Algebra》? - 知乎

    如何评价线性代数教材《Introduction to Linear Algebra》? Gilbert Strang 的《Introduction to Linear Algebra》是我们专业的线性代数课程的教材。 跟国内的任何一本教材或… 显示全部 关注 …

  6. 自学线性代数推荐什么教材? - 知乎

    2. Sheldon Axler的 linear algebra done right 3rd edition 这本书观点比较新,把所有需要用行列式证明的定理全用别的方法证出来了,但行列式相关的东西没少,最后一章也全讲了。 done right …

  7. 如何看待Log-linear Attention? - 知乎

    那Log-linear Attention是如何改变这个复杂度的,一个很直观的解释就是在softmax attention里面,每个token单独对应一个记忆 (KV Cache),而在linear attention中,所有的信息被组合进同一 …

  8. 如何评价: 线性代数及其应用;和Introduction to Linear Algebra?

    2020年9月22日 · 很惭愧,我只看过《线性代数及其应用》,《Introduction to Linear Algebra》我看过英文扫描版,因为英语水平实在太差只读了前面几章就没再读了。 《线性代数及其应用》 …

  9. 为什么很多NAS厂家都采用btrfs系统,而不是更稳定的zfs? - 知乎

    NAS厂家选文件系统的刚需是快照,如果没快照的话,NAS核心功能直接就跌落成插网线的硬盘盒,甚至可能还不如。 只要能提供良好的快照使用体验,其它的附加功能真的无所谓,管它什 …

  10. origin怎么进行线性拟合 求步骤和过程? - 知乎

    Step-by-step tutorial for linear fitting (6) with errors 材料人 学术干货 | 手把手教你如何利用Origin实现曲线拟合 温馨提示:本文所有例图请上材料牛上原文处查看 现实生活中,变量间未必都会有 …