核密度估计(kernel density estimation)的自由参数(free parameters)是核(kernel),核指定每个点的分布形状(shape of the distribution),核带宽(kernel) 控制每个点的核大小(size of the kernel)。事实上,可以使用多核来进行内核密度估计:特别是,scikit_learn KDE 现实支持6个核(kernel)之一,可以在scikit-learn的den...
torch.Size([2, 1, 6]) 在注意机制的背景下,我们可以使用minibatch矩阵乘法来计算minibatch中值的加权平均值。 weights = torch.ones((2, 10)) * 0.1 values = torch.arange(20.0).reshape((2, 10)) torch.bmm(weights.unsqueeze(1), values.unsqueeze(-1)) Defining the Model 下面我们利用minibatch矩...