点击下载
在线阅读
很棒的一本书
232次
在线阅读
52次
下载
技术作品介绍
继 BN 之后，学术界提出了 LN，针对的是 RNN 模型，后来科研人员发现 LN 对于基于自注意力的模型非常有效。典型的例子就是 LN 在 Transformer 中的大量使用。LN 帮助更快地训练 Transformer 模型。然而，LN 的成功一直是个疑问。一种解释是前向归一化提升了分布的稳定性，但最新研究则表明 BN 的效果和输入分布的稳定性没有关系，而是让优化的损失更加平滑。
热门书评
-
-
很棒的一本书
-
很棒的一本书
-
很棒的一本书
相关技术作品
-
-
-
-
Spiking Neural Networks, the N
10.0Spiking Neural Networks, the Next Generation of Machine Learning
10315 -
Understanding Recurrent Neural
10.0Understanding Recurrent Neural Networks:The Preferred Neural Network for Time-Series Data
16617 -
Analysis of dropout learnning
8.4Analysis of dropout learnning regarded as ensemble learning
12116
版权信息
版权声明：本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
排行榜
总阅读榜
总下载榜
-
1
4天实战 轻松玩转docker9.6248459629096 -
2
思维的边界：认知智能9.5129537513772 -
3
科技与人：元宇宙论坛跨界对话9.46892805569 -
4
Java开发手册（嵩山版）9.5559280134669 -
5
CloudOps 云上自动化运维白皮书 2.09.85482156108 -
6
Java开发手册（泰山版）9.7507493103211 -
7
Java工程师成神之路9.640877399823 -
8
必致（BizDevOps）白皮书20229.73429826444 -
9
Elasticsearch全观测技术解析与应用（构建日志、指标、APM统一观测平台）9.631099411585 -
10
基于ECS倚天实例的应用构建最佳实践9.5310606508
-
1
Java开发手册（嵩山版）9.5559280134669
-
2
Java开发手册（泰山版）9.7507493103211
-
3
Java工程师成神之路9.640877399823
-
4
Nacos架构&原理9.221788962740 -
5
深入浅出Kubernetes9.517109242319 -
6
程序员面试宝典9.620133341958 -
7
深入MySQL实战9.713154137688 -
8
微服务治理技术白皮书9.318540035475 -
9
《阿里巴巴Java开发手册（终极版）》9.68313634435 -
10
云原生架构白皮书 2022版9.713213433773
推荐文章
- 论文：Scaling Laws For Dense Retrieval
- 【文献学习】DCCRN: Deep Complex Convolution Recurrent Network for Phase-Aware Speech Enhancement
- Hierarchical Attention-Based Age Estimation and Bias Analysis
- [Knowledge Distillation]论文分析：Distilling the Knowledge in a Neural Network
- [Linformer]论文实现：Linformer: Self-Attention with Linear Complexity
- [XLNet]论文解读：XLNet:Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding
- [GPT-1]论文实现：Improving Language Understanding by Generative Pre-Training
- HiCLRE: A Hierarchical Contrastive Learning Framework for Distantly Supervised Relation Extraction