Attention Seq2Seq结构在一些End2End问题上能取得非常好的结果，其结构一般由Encoder和Decoder组成，其运行流程如下视频所示。 然而，采用RNN的Seq2Seq结构因为RNN中存在长程梯度消失的问题，很难将较长输入的序列转化为定长的向量而保存所有的有效信息。所以随着句子
时间线 申请：入学前一年4 - 5月到入学当年的4月30日（秋季学期）或者8月31日（春季学期）。 报道：9月1日或者1月1日。 Probation：要求是入学一年，但是很灵活，一般导师会要求投出去第一篇论文之后。 毕业：在当年9.23日之前提交final thesis则当年底毕业典礼领取毕业证，否
2021届秋招正如火如荼地进行着，截止目前，我已经参加了绝大部分互联网企业的秋招，我想将自己写过的代码保存一下，供以后再来回味。 代码基本都是用Python写的，有些并没有100%AC。 不匹配括号数量 Input: 包含若干(, ), [, ]的字符串。 Output: 不能配对的括号的数量。 代
背景 在优化算法中，用于评估候选解决方案的函数（即一组权重）称为目标函数（Objective Function）。我们可能会寻求最大化或最小化目标函数，这意味着我们正在搜索分别具有最高或最低得分的候选解决方案。通常，使用神经网络，我们试图将误差最小化。这样，目标函数通常被称为成本函数（Cost Fu
背景 在不使用激活函数的情况下，神经网络的每一层节点的输入都是上层输出的线性函数。很容易验证，无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，与没有隐藏层效果相当，这种情况就是最原始的感知机（Perceptron），此时的神经网络拟合能力相当有限。正因为这个原因，我们需要引入非线性函数作为激活函数，这
[{"name":"DASHENG-900x700-1.png","date":1518959551960},{"name":"DASHENG-900x700-2.png","date":1518959599098},{"name":"DASHENG-900x700-3.png","date":15