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单韦乔
Toy-MT-Introduction
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ec8c84cc
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ec8c84cc
authored
Oct 30, 2019
by
xiaotong
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Section05-Neural-Networks-and-Language-Modeling/section05-gbk.tex
+2
-2
Section05-Neural-Networks-and-Language-Modeling/section05.tex
+2
-2
没有找到文件。
Section05-Neural-Networks-and-Language-Modeling/section05-gbk.tex
查看文件 @
ec8c84cc
...
@@ -2055,7 +2055,7 @@ cycle}
...
@@ -2055,7 +2055,7 @@ cycle}
\begin{itemize}
\begin{itemize}
\item
$
\textbf
{
x
}
\cdot
\textbf
{
w
}$
表示的是矩阵乘法(或记为
$
\times
$
)
\item
$
\textbf
{
x
}
\cdot
\textbf
{
w
}$
表示的是矩阵乘法(或记为
$
\times
$
)
\item
注意,这里不是张量乘法,因为张量乘法还有其它定义
\item
注意,这里不是张量乘法,因为张量乘法还有其它定义
\item
$
\textbf
{
w
}$
是
$
n
\times
m
$
的矩阵,
$
\textbf
{
x
}$
的形状是
$
...
\times
n
$
,即
$
\textbf
{
x
}$
的第一维度需要和
$
\textbf
{
w
}$
的行数
\\
\item
$
\textbf
{
w
}$
是
$
n
\times
m
$
的矩阵,
$
\textbf
{
x
}$
的形状是
$
...
\times
n
$
,即
$
\textbf
{
x
}$
的第一维度需要和
$
\textbf
{
w
}$
的行数
大小相等
\\
\vspace
{
0.5em
}
\vspace
{
0.5em
}
$
\textbf
{
x
}
(
1
:
2
,
1
:
2
,
\alert
{
1
:
3
}
)
\times
\textbf
{
w
}
(
\alert
{
1
:
3
}
,
1
:
2
)
=
\textbf
{
s
}
(
1
:
2
,
1
:
2
,
1
:
2
)
$
$
\textbf
{
x
}
(
1
:
2
,
1
:
2
,
\alert
{
1
:
3
}
)
\times
\textbf
{
w
}
(
\alert
{
1
:
3
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,
1
:
2
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=
\textbf
{
s
}
(
1
:
2
,
1
:
2
,
1
:
2
)
$
\end{itemize}
\end{itemize}
...
@@ -2701,7 +2701,7 @@ cycle}
...
@@ -2701,7 +2701,7 @@ cycle}
\vspace
{
2em
}
\vspace
{
2em
}
\begin{center}
\begin{center}
\begin{tikzpicture}
\begin{tikzpicture}
\node
[fill=blue!10] (label) at (0,0)
{
\LARGE
{$
\frac
{
\partial
\textbf
{
L
}
}{
\partial
\textbf
{
w
}}
=
$
?
}}
;
\node
[fill=blue!10] (label) at (0,0)
{
\LARGE
{$
\frac
{
\partial
L
(
\textbf
{
w
}
)
}{
\partial
\textbf
{
w
}}
=
$
?
}}
;
\end{tikzpicture}
\end{tikzpicture}
\end{center}
\end{center}
...
...
Section05-Neural-Networks-and-Language-Modeling/section05.tex
查看文件 @
ec8c84cc
...
@@ -2058,7 +2058,7 @@ cycle}
...
@@ -2058,7 +2058,7 @@ cycle}
\begin{itemize}
\begin{itemize}
\item
$
\textbf
{
x
}
\cdot
\textbf
{
w
}$
表示的是矩阵乘法(或记为
$
\times
$
)
\item
$
\textbf
{
x
}
\cdot
\textbf
{
w
}$
表示的是矩阵乘法(或记为
$
\times
$
)
\item
注意,这里不是张量乘法,因为张量乘法还有其它定义
\item
注意,这里不是张量乘法,因为张量乘法还有其它定义
\item
$
\textbf
{
w
}$
是
$
n
\times
m
$
的矩阵,
$
\textbf
{
x
}$
的形状是
$
...
\times
n
$
,即
$
\textbf
{
x
}$
的第一维度需要和
$
\textbf
{
w
}$
的行数
\\
\item
$
\textbf
{
w
}$
是
$
n
\times
m
$
的矩阵,
$
\textbf
{
x
}$
的形状是
$
...
\times
n
$
,即
$
\textbf
{
x
}$
的第一维度需要和
$
\textbf
{
w
}$
的行数
大小相等
\\
\vspace
{
0.5em
}
\vspace
{
0.5em
}
$
\textbf
{
x
}
(
1
:
2
,
1
:
2
,
\alert
{
1
:
3
}
)
\times
\textbf
{
w
}
(
\alert
{
1
:
3
}
,
1
:
2
)
=
\textbf
{
s
}
(
1
:
2
,
1
:
2
,
1
:
2
)
$
$
\textbf
{
x
}
(
1
:
2
,
1
:
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,
\alert
{
1
:
3
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\times
\textbf
{
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(
\alert
{
1
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=
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{
s
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:
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$
\end{itemize}
\end{itemize}
...
@@ -2704,7 +2704,7 @@ cycle}
...
@@ -2704,7 +2704,7 @@ cycle}
\vspace
{
2em
}
\vspace
{
2em
}
\begin{center}
\begin{center}
\begin{tikzpicture}
\begin{tikzpicture}
\node
[fill=blue!10] (label) at (0,0)
{
\LARGE
{$
\frac
{
\partial
\textbf
{
L
}
}{
\partial
\textbf
{
w
}}
=
$
?
}}
;
\node
[fill=blue!10] (label) at (0,0)
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\LARGE
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\textbf
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$
?
}}
;
\end{tikzpicture}
\end{tikzpicture}
\end{center}
\end{center}
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