General Benchmarking Guidelines ND4J Specific Benchmarking DL4J Specific Benchmarking Common Benchmark Mistakes How to Run Deeplearning4j Benchmarks - A Guide Setting Heap Spac...

Notebooks headers In this document, i present the whole notebook assignments headers of deeplearning.ai . It may help someone know the code contents of the course or to fast chec...

1. 深度学习简介 1.1. 起源 1.2. 发展 1.3. 成功案例 1.4. 特点 1.5. 小结 1.6. 练习 1.7. 参考文献 1.8. 扫码直达讨论区 1. 深度学习简介 你可能已经接触过编程，并开发过一两款程序。同时你可能读过关于深度学习或者机器学习的铺天盖地的报道，尽管很多时候它们被赋予了更广义的名字：人工智能。实际...

API文档 简介 Train Job API 查看所有训练任务(GET /cloud_ml/v1/train) 创建训练任务(POST /cloud_ml/v1/train) 查看训练任务详情(GET /cloud_ml/v1/train/$job_name) 删除训练任务(DELETE /cloud_ml/v1/train/$job_name) ...

7.1 Learned Features 7.1.1 Feature Visualization 7.1.1.1 Feature Visualization through Optimization 7.1.1.2 Connection to Adversarial Examples 7.1.1.3 Text and Tabular Data 7.1...

深度学习简介 起源 发展 成功案例 特点 小结 练习 参考文献 深度学习简介 你可能已经接触过编程，并开发过一两款程序。同时你可能读过关于深度学习或者机器学习的铺天盖地的报道，尽管很多时候它们被赋予了更广义的名字：人工智能。实际上，或者说幸运的是，大部分程序并不需要深度学习或者是更广义上的人工智能技术。例如，如果我们要为一台微波炉编写一...

Chapter 1.基础介绍 The Supervised Learning Paradigm Observation and Target Encoding One-Hot Representation TF Representation TF-IDF Representation Target Encoding Computational G...

Release Notes 目录 重要更新 基础框架 预测引擎 服务器预测 移动端预测 部署工具 分布式训练 模型建设 工具组件 BUG修复 Release Notes 目录 重要更新 基础框架 安装 中间表达IR和Pass方面的优化 IO优化 执行优化 显存优化 完善CPU JITKernel Intel CPU底层...

四、神经网络和深度学习 深度学习做得好的地方，以及一些历史 从大脑中（或者只是统计？）获取灵感：神经网络中发生了什么 神经元、特征学习和抽象层次 为什么线性模型不能用 一些值得注意的扩展和深层概念 深度学习应用 现在开始去做吧！ 更多资源 下一章：到了玩游戏的时候了！ 四、神经网络和深度学习 原文：Machine Learning...

Quick reference Layers Feed-Forward Layers Output Layers Convolutional Layers Recurrent Layers Unsupervised Layers Other Layers Graph Vertices Input Pre Processors Iterati...