原创 wsl2+hadoop2.7.7僞分佈式配置
Hadoop環境變量配置 系統環境： wsl ubuntu18.04 jdk 1.8.0_192 Hadoop 2.7.7 1. 修改Hadoop中的Java環境變量 共需修改三個文件分別爲： 文件內容大致爲： 可手動改爲
2020-06-29 20:50:43
原创 順序匹配網絡：基於檢索的聊天機器人中多回合響應選擇的新架構
3 順序匹配網絡（Sequential Matching Network） 3.1 問題形式 假定，我們有一個數據集D={(yi,si,ri)}i=1N\mathcal{D}=\left\{\left(y_{i}, s_{i},
2020-06-29 20:50:43
原创 web3.js學習記錄：查看geth賬戶信息
html代碼如下： <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>Fist App Demo</title> <link rel="
2020-06-29 20:50:43
原创 以太坊學習記錄：私有鏈，私有鏈集羣，智能合約
啓動控制檯 geth --networkid 15 --datadir privateChain2 --rpc --rpccorsdomain * --allow-insecure-unlock console 在get
2020-06-29 20:50:43
原创 論文翻譯：Attention is all you need
Attention is all you need 摘要 主要的序列轉換模型基於複雜的遞歸或卷積神經網絡，包括編碼器和解碼器。性能最好的模型還通過注意力機制連接編碼器和解碼器。我們提出了一種新的簡單的網絡體系結構Transform
2020-06-29 20:50:41
3
原创 解決tf2 : AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'numpy'
問題描述： 環境：tf2.0 查看代碼運行中tensor的值， def create_mask(inputs, targets): input_leave_fun('create_mask',1) # 編碼器只有p
2020-06-29 20:50:40
原创 動手學pytorch-打卡3
Generative Adversarial Networks Throughout most of this book, we have talked about how to make predictions. In some
2020-06-29 20:50:36
原创 Emotional Chatting Machine: Emotional Conversation Generation with Internal and External Memory
Emotional Chatting Machine: Emotional Conversation Generation with Internal and External Memory 摘要 情感的感知和表達是對話系統或者會
2020-06-29 20:50:36
原创 強化學習7日打卡營學習總結和心得
七天打卡，六次作業，五次直播，完整的參與了百度推出的強化學習7日打卡營。 課程收穫 在科科老師的講解下，瞭解到了強化學習的應用， 瞭解到了基於價值的方法（saras，Q-learning）和基於策略的方法（REINFORCE算法）,還有
2020-06-29 20:50:36
原创 Introduction to Graph Neural Network翻譯-第六章 圖循環網絡
還有一種趨勢是在傳播步驟中使用來自rnn的門機制，如GRU [Cho et al.， 2014]或LSTM [Hochreiter and Schmidhuber, 1997]，以減少普通GNN模型的限制，提高圖上長期信息傳播的有
2020-06-06 16:23:17
原创 scala學習記錄一
val 與 var val :值 final 一次定義，不可修改 val age:Int = 20; var :變量 var name:String = “zhangsan” 可修改 基本數據類型 byte/ch
2020-06-06 16:23:17
原创 scala學習記錄二
模式匹配 Java：對一個值對象條件判斷，返回針對不同的條件進行不同的處理 scala:變量 match{ case value1 => 代碼1 case value2 => 代碼2 case _ => 代碼N
2020-06-06 16:23:17
原创 Introduction to Graph Neural Network翻譯-第五章 圖卷積網絡
5. 圖卷積網絡 在本章中，我們將討論圖卷積網絡（GCNs），其目的是將卷積推廣到圖域。 由於卷積神經網絡（CNNs）在深度學習領域取得了巨大的成功，因此在圖上定義卷積運算是非常直觀的。 在這個方向上的進展通常分爲頻譜方法和空間方
2020-05-24 12:17:58
原创 Introduction to Graph Neural Network翻譯-第二章數學與圖基礎
2. 數學與圖基礎 2.1 線性代數 線性代數的語言和概念在計算機科學的許多領域都得到了廣泛的應用，機器學習也不例外。對機器學習的良好理解是建立在對線性代數的透徹理解的基礎上的。 在這一節中，我們將簡要回顧線性代數中的一些重要概念
2020-05-01 14:58:57
原创 Introduction to Graph Neural Network翻譯-第四章Vanilla Graph Neural Networks
4. Vanilla Graph Neural Networks 在本節中，我們將描述Scarselli等人提出的Vanilla GNN[2009]。 我們還列出了Vanilla GNN在表示能力和訓練效率方面的侷限性。 在本章之
2020-05-01 14:58:47