贪心算法是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优(即最有利)的选择,从而希望导致结果是最好或最优的算法。这种算法通常用于求解优化问题,如最小生成树、背包...
解码是LLM中生成文本的过程,通常指的是将模型生成的数字表示(例如概率分布)转换为实际的文本输出的过程。
将 GPT-3.5 Turbo 的 temperature 设置为 0 通常意味着采用贪婪解码(greedy decoding)策略。在贪婪解码中,模型在每一步...
贪心算法是一种优化问题的解决方法,它每步选择当前状态下的最优解,最终希望通过局部最优的选择得到全局最优解。在本文中,我们将深入讲解Python中的贪心算法,包括...
贪心算法(Greedy Algorithm)是一种常见的优化算法,用于解决一类最优化问题。在每一步选择中,贪心算法总是选择当前看起来最优的选择,而不考虑该选择会...
Dijkstra’s algorithm(迪杰斯特拉算法)是一种用于求解单源最短路径问题的经典算法。该算法可以计算从单个起始节点到图中所有其他节点的最短路径。D...
Q-learning算法中,探索与利用是一个重要的平衡性问题。怎么在算法中平衡,今天第十一篇讨论:Q-learning算法探索与利用平衡问题
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正则表达式(Regular Expression,简称Regex)是在一个主体字符串中从左到右匹配字符串时的一种样式。
经过学习,笔者发现该论文确实有不少可圈可点之处,值得一读。笔者对原论文中的分析过程做了一些精简、修正和推广,将结果记录成此文,供大家参考。此外,抛开问题背景不讲...
Given an unsorted array return whether an increasing subsequence of length 3 exi...
它是强化学习中的一种 values-based 算法,最终是会学习出一个表格 Q-Table,例如在一个游戏中有下面5种状态和4种行为,则表格为:
在 Xavier Init 提出前,一般用 unsupervised pre-trainning 和 greedy layer-wise procedure 来...