原文:SPL(Self-Paced Learning for Latent Variable Models)代碼復現-pytorch版

目錄 正題:理論部分 引入公式 :基礎的公式 引入公式 :基礎的公式 SPL 引入公式 :基礎的公式 SPL 變體 hard 正題:部分代碼架構 完整可運行代碼 見參考 SPL LOSS 部分 train部分 起因:最近在看CL curriculum learning 相關的文章,然后發現了SPL學習策略,簡單來說就是讓model學習的數據從簡單到容易. 看SPL相關的文章必然跳不過這篇文章:S ...

2021-12-03 11:11 0 1522 推薦指數:

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Transformer(self attention pytorch)代碼

實現細節; 1.embedding 層 2.positional encoding層:添加位置信息 3,MultiHeadAttention層:encoder的self attention 4,sublayerConnection層:add&norm,使用 ...

Fri Oct 11 02:25:00 CST 2019 0 2553
pytorch learning

torch.multinomial(input,num_samples,replacement=False, out=None) input 是一個張量,每一行的元素為非負 ...

Sun Oct 07 17:51:00 CST 2018 0 2394
Pytorch之認識Variable

Tensor是Pytorch的一個完美組件(可以生成高維數組),但是要構建神經網絡還是遠遠不夠的,我們需要能夠計算圖的Tensor,那就是VariableVariable是對Tensor的一個封裝,操作和Tensor是一樣的,但是每個Variable都有三個屬性,Varibale的Tensor ...

Fri Dec 28 22:05:00 CST 2018 0 10210
pytorch之Tensor與Variable的區別

首先在變量的操作上:Tensor對象支持在原對象內存區域上修改數據,通過“+=”或者torch.add()方法而Variable不支持在原對象內存區域上修改數據Variable對象可求梯度,並且對Variable對象的操作,操作會被記錄,可通過grad_fn屬性查看上一次的操作,可通過data屬性 ...

Mon Jun 24 23:17:00 CST 2019 0 568
 
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