https://blog.csdn.net/weixin_32759777/article/details/136947465
重点是超长上下文，要是ai能解决我花钱问个der
如何将该神经网络变成大模型
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15条回答 默认 最新
- 2022-04-06 10:05回答 2 已采纳 模型就是一堆参数，可以理解为算法中的变量；算法是一堆数学公式，这些公式使用模型中的参数作为变量值来进行计算，以达到预测或分类功能。算法分为训练和预测两个部分，训练算法用训练数据来构建模型，预测算法用模
- 2021-06-09 10:53回答 2 已采纳 这个需要建立字典封装起来
- 2021-04-11 17:39回答 3 已采纳 input_shape=(7787,)这里是不是少了一个参数
- 2023-05-22 08:00明明如月学长的博客 深度学习是机器学习的分支，大语言模型是深度学习的分支。机器学习是人工智能（AI）的一个子领域，它的核心是让计算机系统能够通过对数据的学习来提高性能。在机器学习中，我们不是直接编程告诉计算机如何完成任务，...
- 2021-09-19 15:45回答 1 已采纳 你这个可以用hashmap,可以去重复，把id4位拆分相加
- 2021-02-01 11:00回答 1 已采纳 1，如果网路中使用了normalization层，则不需要重新归一化； 2，如果不放心，可以使用“截断”，让小于0的变成0，大于1的变成1即可。
- 2023-02-18 23:26回答 5 已采纳 你模型的训练代码呢？你不会每次训练之后没有反向传播更新下权重和梯度信息吧。看你打印的输出，基本上都是初始化之后的权重，不然按照你100个epoch存一下模型来看，不可能都是一样的权重
- 2022-09-02 11:38小浣熊的技术的博客 当前，人工智能发展借助深度学习技术突破得到了全面关注和助力推动，各国政府高度重视、资本热潮仍在加码，各界对...其中，基于深度卷积网络的图像分类技术已超过人眼的准确率，基于深度神经网络的语音识别技术已达到95
- 回答 2 已采纳 贝叶斯模型是一种基于概率的统计分析模型，用它可以构造单层的置信网络。 卷积神经网络的特点是，在简化神经元连接的情况下，只有相邻的神经元的连结性被保留，所以适合图像识别这样的在几何上相邻坐标点存在局部
- 2022-11-20 23:22回答 1 已采纳 深度神经网络模型.py第118行写的有问题,ylim不能只传一个参数不太清楚你的模型输出值范围大概是多少，不过你可以先给一个比较大的范围，比如那一行改为plt.ylim([-1,0.4000])，应该
- 2021-05-25 18:45回答 2 已采纳 以下是我想出来的几个思路用于重新考虑你自己的神经网络。 1. 你用了几层神经网络？一层神经网络很可能无法解决异或等线性不可分问题，多层神经网络加上非线性激活函数可以解决这一问题。 2. 你是自己手
- 2022-08-05 12:59阳阳2013哈哈的博客 2.应用弹性BP算法(RPROP)学习三层BP网络(含输入层，隐含层，输出层)权值W、偏差b总体算法函数：Train3BP_RPROP(S0，X，P，S1，W1，b1，f1，S2，W2，b2，f2，d，TP)(1)输入参数P对模式(xp，dp)，p=1，2，…三、总体...
- 2021-05-30 23:03回答 3 已采纳 建议先学习一下相关数学知识，这样可以知道为什么要计算这个loss或这个acc为什么要这么算出来。至于说模型为什么起作用，主要还是要看对应的paper来了解当初最原始的基础结构是如何实现的。大部分的工作
- 2022-09-01 16:01快乐的小肥熊的博客 2.应用弹性BP算法(RPROP)学习三层BP网络(含输入层，隐含层，输出层)权值W、偏差b总体算法函数：Train3BP_RPROP(S0，X，P，S1，W1，b1，f1，S2，W2，b2，f2，d，TP)(1)输入参数P对模式(xp，dp)，p=1，2，…三、总体...
- 2022-08-31 18:12「已注销」的博客 4.2人工神经网络的优缺点人工神经网络由于模拟了大脑神经元的组织方式而具有了人脑功能的一些基本特征，为人工智能的研究开辟了新的途径，神经网络具有的优点在于:（1）并行分布性处理因为人工神经网络中的神经元...
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