GLM: 자동 회귀적 간격 채우기 다중 작업 사전 학습된 언어 모델 - 코드 세계

GLM: 자동 회귀적 간격 채우기 다중 작업 사전 학습된 언어 모델

발 2023-12-17 17:50:05 독서 시간: null

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GLM: 자동 회귀적 간격 채우기 다중 작업 사전 학습된 언어 모델

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사실, 알고리즘은 번호판이 N 일 때, 이동의 수가 2 ^ N 같아야 매우 간단 - 1 (직접 증명을 시도 할 수 관련). 나중에 미국 학자는 두 작업을 수행 할 차례 한, 예기치하는 쉬운 방법을 발견했다. 최종 형상 서열의 처음 세 열, 열 A의 순으로 모든 디스크는 열 순서가 방전 디스크의 개수에 따라 결정된다 : N이 짝수 인 경우, 순차 시계 ABC 방송시키는 단계; n이 홀수 인 경우, 시계 방향으로 순차적으로 배치 ACB. (1) 시계

자연어 처리 --gensim.word2vec 모듈은 Google의 사전 학습 된 모델 googlenews-vectors-negative300.bin.gz를로드하고 사용합니다.

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