dp[i,j] 表示输入为 A[0,...,i]和B[0,...,j]时的状态,要建立 dp[i,j]与dp[i-1,j]、dp[i-1,j-1]、dp[i,j-1]、dp[i-2,j]、dp[i-2,j-1]、...的联系
一般会使用Bloom filter
多线程处理
数据目录本质上就是数据管理平台
nn.CrossEntropyLoss()是nn.logSoftmax()和nn.NLLLoss()的整合,可以直接使用它来替换网络中的这两个操作。
pytorch-lightning 是建立在pytorch之上的高层次模型接口。pytorch-lightning 之于 pytorch,就如同keras之于 tensorflow.pytorch-lightning
BN 就是通过一定的规范化手段,把每层神经网络任意神经元这个输入值的分布强行拉回到均值为 0 方差为 1 的标准正太分布而不是正态分布,其实就是把越来越偏的分布强制拉回比较标准的分布,这样使得激活输入值落在非线性函数对输入比较敏感的区域,这样输入的小变化就会导致损失函数较大的变化,意思是这样让梯度变大,避免梯度消失问题产生,而且梯度变大意味着学习收敛速度快,能大大加快训练速度。