训练神经网络 训练神经网络 PaddlePaddle Fluid支持单机训练和多节点训练。每种训练模式下，都支持多种训练方法，本部分包含以下内容： 单机训练 多机训练 模型/变量的保存、载入与增量训练

使用OneFlow搭建神经网络 Op 和 Layer 网络构建过程中的数据块 总结 使用OneFlow搭建神经网络 在 识别 MNIST 手写体数字 的例子中，我们通过 flow.layers 和 flow.nn 提供的接口搭建了一个简单的 LeNet 网络。下面，我们将通过LeNet来介绍 OneFlow 中网络搭建的核心元素—算子(Op...

循环神经元 到目前为止，我们主要关注的是前馈神经网络，其中激活仅从输入层到输出层的一个方向流动（附录 E 中的几个网络除外）。 循环神经网络看起来非常像一个前馈神经网络，除了它也有连接指向后方。 让我们看一下最简单的 RNN，它由一个神经元接收输入，产生一个输出，并将输出发送回自己，如图 14-1（左）所示。 在每个时间步t （也称为一个帧），这个循环神...

sigmoid神经元 练习 sigmoid神经元 学习算法是如此NICE的东西，但问题来了：我们该如何为神经网络量身设计一种学习算法呢？现在假设有一个由感知机构成的网络，我们想让这个网络学习如何去解决一些问题。举例来说，对于一个以手写数字的扫描图像的原始像素数据作为输入的网络，我们想要这个网络去学习权值（weights）和偏置（biases）以便最...

递归神经网络 介绍 语言模型 教程文件 下载及准备数据 模型 LSTM 截断反向传播 输入 损失函数 多个 LSTM 层堆叠 编译并运行代码 除此之外？ 递归神经网络 介绍 可以在 this great article 查看循环神经网络(RNN)以及 LSTM 的介绍。 语言模型 此教程将展示如何...

Deeplearning Algorithms tutorial SOM神经网络 相关应用 优点 缺点： Deeplearning Algorithms tutorial 谷歌的人工智能位于全球前列，在图像识别、语音识别、无人驾驶等技术上都已经落地。而百度实质意义上扛起了国内的人工智能的大旗，覆盖无人驾驶、智能助手、图像识别等许多层面。苹果业...

卷积神经网络 卷积（Convolution） 卷积计算 填充（padding） 步幅（stride） 感受野（Receptive Field） 多输入通道、多输出通道和批量操作 飞桨卷积API介绍 卷积算子应用举例 池化（Pooling） ReLU激活函数 批归一化（Batch Normalization） 丢弃法（Dropout） ...

5、神经网络 上篇主要讨论了决策树算法。首先从决策树的基本概念出发，引出决策树基于树形结构进行决策，进一步介绍了构造决策树的递归流程以及其递归终止条件，在递归的过程中，划分属性的选择起到了关键作用，因此紧接着讨论了三种评估属性划分效果的经典算法，介绍了剪枝策略来解决原生决策树容易产生的过拟合问题，最后简述了属性连续值/缺失值的处理方法。本篇将讨论现阶段...

神经网络层 神经网络层 卷积 池化 图像检测 序列 数学操作 激活函数 损失函数 数据输入输出 控制流 稀疏更新 使用DataFeeder传入训练/预测数据 学习率调度器 张量