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conv3d_transpose
183
2021-06-06
《百度飞桨 PaddlePaddle v2.1 深度学习教程》
conv3d_transpose conv3d_transpose paddle.nn.functional. conv3d_transpose ( x, weight, bias=None, stride=1, padding=0, output_padding=0, groups=1, dilation=1, data_format=’NCHW’...
Conv2DTranspose
311
2021-06-06
《百度飞桨 PaddlePaddle v2.1 深度学习教程》
Conv2DTranspose 使用本API的教程文档 Conv2DTranspose class paddle.nn. Conv2DTranspose ( in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, output_padding=0, groups=1, dilatio...
体积(卷标)
243
2023-08-08
《Blender 3.6 参考手册》
体积(卷标) 着色 原理化体积 体积组件 属性 Density(密度) 网格体积 世界体积 多重散射 体积(卷标) 体积渲染用于渲染无法仅由硬表面表示的各种效果。 烟雾、火灾或云朵是使用体积对象或流体模拟设置的,只有体积着色器。 网格还可用于创建此类形状,方法是删除默认曲面着色器,并使用体积着色器,其中网格形状定义体积边界,纹理...
体积(卷标)
380
2023-04-02
《Blender 3.5 参考手册》
体积(卷标) 着色 原理化体积 体积组件 属性 Density(密度) 网格体积 世界体积 多重散射 体积(卷标) 体积渲染用于渲染无法仅由硬表面表示的各种效果。 烟雾、火灾或云朵是使用体积对象或流体模拟设置的,只有体积着色器。 网格还可用于创建此类形状,方法是删除默认曲面着色器,并使用体积着色器,其中网格形状定义体积边界,纹理...
辐射体积
468
2021-07-22
《Blender 2.93 参考手册》
辐射体积 可见性 混合 视图显示 辐射体积 间接光漫射被储存在辐射体积的阵列中。他们通过控制辐射体积的阵列和分辨率来控制。 选中辐射体积物体后出现的那些小圆点阵列就是他们计算漫射光照的位置。 See also 间接光照明。 如果场景中启用了环境光遮蔽(AO),它将会影响到间接光漫射照明。如果启用环境光遮蔽(AO)时勾选 弯曲法线,它从...
体积着色器
666
2020-12-03
《Blender 2.90 参考手册》
体积着色器 着色 Principled 体积 体积组件 属性 密度 网格体积 世界体积 多重散射 体积着色器 Volume rendering is used to render various effects that cannot be represented by hard surfaces alone. Smoke, fi...
体积(卷标)
351
2023-11-25
《Blender 4.0 参考手册》
体积(卷标) 着色 原理化体积 体积组件 属性 Density(密度) 网格体积 世界体积 多重散射 体积(卷标) 体积渲染用于渲染无法仅由硬表面表示的各种效果。 烟雾、火灾或云朵是使用体积对象或流体模拟设置的,只有体积着色器。 网格还可用于创建此类形状,方法是删除默认曲面着色器,并使用体积着色器,其中网格形状定义体积边界,纹理...
5.2. 填充和步幅
1625
2019-06-05
《动手学深度学习》
5.2. 填充和步幅 5.2.1. 填充 5.2.2. 步幅 5.2.3. 小结 5.2.4. 练习 5.2. 填充和步幅 在上一节的例子里,我们使用高和宽为3的输入与高和宽为2的卷积核得到高和宽为2的输出。一般来说,假设输入形状是 ,卷积核窗口形状是 ,那么输出形状将会是 所以卷积层的输出形状由输入形状和卷积核窗口形状决定。本节...
二、AlexNet
1593
2020-06-01
《AI算法工程师手册》
二、AlexNet 2.1 网络结构 2.2 设计技巧 2.2.1 数据集增强 2.2.2 局部响应规范化 2.2.3 多GPU 训练 2.2.4 重叠池化 2.2.5 优化算法 二、AlexNet 2012年Hinton 和他的学生推出了AlexNet 。在当年的ImageNet 图像分类竞赛中,AlexeNet 以远超第二...
5.5 卷积神经网络(LeNet)
3042
2020-06-10
《《动手学深度学习》(PyTorch版)》
5.5 卷积神经网络(LeNet) 5.5.1 LeNet模型 5.5.2 获取数据和训练模型 小结 参考文献 5.5 卷积神经网络(LeNet) 在3.9节(多层感知机的从零开始实现)里我们构造了一个含单隐藏层的多层感知机模型来对Fashion-MNIST数据集中的图像进行分类。每张图像高和宽均是28像素。我们将图像中的像素逐行展开,得到长...
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