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注意首先一定要注意，这个机制不适用于矩阵相乘，矩阵相乘一定按其法则进行。 broadcast的简单例子举一个简单的例子，实现对一个1-d array的每一个元素乘以2。 >>> a = np.array([1., 2., 3.])>>> b = np.array( ...

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区别是： GlobalMaxPooling1D:在steps维度（也就是第二维）对整个数据求最大值。比如说输入数据维度是[10, 4, 10]，那么进过全局池化后，输出数据的维度则变成[10, 10]。 MaxPooling1D：也是在steps维度（也就是第二维）求最大值。但是限制每一步的池化 ...

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Attention机制首次在NLP领域被提出来是为了解决seq2seq模型的瓶颈问题，朴素encoder-decoder的问题是，只能用固定维度的最后一刻的encoder隐藏层来表示源语言Y，必须将此状态一直传递下去，这是个很麻烦的事情。事实上，早期的NMT在稍长一点的句子上效果就骤降。 为了解决 ...

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本文接在上一篇使用将序列数据预处理成向量以后，接着我们会将取出的word_index,它里面所存储的是：词：索引比如：the: 101 我们现在要干的事情就是将词转化成已经训练好的词向量了，比如GLOVE、Word2Vec等等，本文以Glove为例，讲解如何加载预训练好的词向量。 加载词向量首先第一 ...

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一个原本的序列化数据为： I want to learning NLP Tokenize化首先将原本我们可以认识的句子，进行向量化。由于这里只有一句话，所以向量化起来非常的简单，即： [1, 2, 3, 4, 5] 1代表当前单词的位置。 具体使用模板： tokenizer = Tokenizer( ...

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链接：https://leetcode-cn.com/problems/triangle/ 题目描述给定一个三角形，找出自顶向下的最小路径和。每一步只能移动到下一行中相邻的结点上。 例如，给定三角形： [ [2], [3,4], [6,5,7], [4,1,8,3]] 自顶向 ...

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链接：https://leetcode-cn.com/problems/integer-break/ 题目分析这道题稍微的写出来就可以得到下面这样子一棵树： 这又是一个递归解决问题的思路，然后和前面一样，我们通过发现递归问题中具有重叠子问题，所以我们使用动态规划自下而上的解决问题。 答案理解了上 ...

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在实现递归与回溯算法的时候总结了以下的几大类。 排列排列这类问题一般需要考虑顺序，也就是说如果是寻找数字类的题目，那么对于排列来说，112和211是两个序列。而回溯法天然就有一层顺序在，所以使用回溯法来解决排列问题是很自然的。 当序列没有重复数字的时候，可以直接使用递归回溯。 当序列有重复数字的时 ...

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链接：https://leetcode-cn.com/problems/climbing-stairs/ 题目描述假设你正在爬楼梯。需要 n 阶你才能到达楼顶。每次你可以爬 1 或 2 个台阶。你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢？注意：给定 n 是一个正整数。示例 1：输入： 2输出： 2解释： ...

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链接：https://leetcode-cn.com/problems/sudoku-solver/ 题目描述编写一个程序，通过已填充的空格来解决数独问题。 一个数独的解法需遵循如下规则： 数字 1-9 在每一行只能出现一次。 数字 1-9 在每一列只能出现一次。 数字 1-9 在每一个以粗实 ...

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