深度解析BERT：从理论到Pytorch实战
本文从BERT的基本概念和架构开始，详细讲解了其预训练和微调机制，并通过Python和PyTorch代码示例展示了如何在实际应用中使用这一模型。我们探讨了BERT的核心特点，包括其强大的注意力机制和与其他Transformer架构的差异。关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联...
一文读懂强化学习：RL全面解析与Pytorch实战
在本篇文章中，我们全面而深入地探讨了强化学习（Reinforcement Learning）的基础概念、主流算法和实战步骤。从马尔可夫决策过程（MDP）到高级算法如PPO，文章旨在为读者提供一套全面的理论框架和实用工具。同时，我们还专门探讨了强化学习在多个领域，如游戏、金融、医疗和自动...
循环神经网络RNN完全解析：从基础理论到PyTorch实战2
Bi-RNN的结构Bi-RNN由两个独立的RNN层组成，一个正向层和一个反向层。这两个层分别处理输入序列的正向和反向版本。2.3.1 正向层处理输入序列从第一个元素到最后一个元素。2.3.2 反向层处理输入序列从最后一个元素到第一个元素。信息合并正向和反向层的隐藏状态通常通过连接或其他合并方式结合在...
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