机器学习 机器学习库。 参见: awesome-machine-learning . Caffe: 一个 Caffe 的 python 接口。官网 Caffe2 ：一个轻量级的，模块化的，可扩展的深度学习框架。官网 Crab：灵活、快速的推荐引擎。官网 gensim：人性化的话题建模库。官网 hebel：GPU 加速的深度学习库。官网 k...

用 PyTorch 做 神经转换 (Neural Transfer) 介绍 题中的神经描述的是什么? 它是如何工作的? 好吧, 它具体是怎么工作的? PyTorch 实现 包 Cuda 读取图像 显示图像 内容损失 风格损失 读取神经网络 输入图像 梯度下降 用 PyTorch 做 神经转换 (Neural Transfe...

动态图转静态图 动态图转静态图 动态图有诸多优点，包括易用的接口，Python风格的编程体验，友好的debug交互机制等。在动态图模式下，代码是按照我们编写的顺序依次执行。这种机制更符合Python程序员的习 惯，可以很方便地将大脑中的想法快速地转化为实际代码，也更容易调试。但在性能方面， Python执行开销较大，与C++有一定差距。因此在工业界的...

通过正则化避免过拟合 有四个参数，我可以拟合一个大象，五个我可以让他摆动他的象鼻。 —— John von Neumann,cited by Enrico Fermi in Nature 427 深度神经网络通常具有数以万计的参数，有时甚至是数百万。 有了这么多的参数，网络拥有难以置信的自由度，可以适应各种复杂的数据集。 但是这个很大的灵活性也意味着...

PyTorch 0.3 中文文档 & 教程 目录结构 PyTorch 0.3 中文文档 & 教程 维护组织：@ApacheCN 协议：CC BY-NC-SA 4.0 欢迎任何人参与和完善：一个人可以走的很快，但是一群人却可以走的更远。 在线阅读 ApacheCN 学习资源 PyTorch 中文翻译组 | ApacheCN 71...

Deeplearning Algorithms tutorial 自动编码器(Autoencoder) 应用示例 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...

Deeplearning Algorithms tutorial 算法描述 算法背景 相关应用 相关应用 优缺点 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...

个性化推荐 说明: 背景介绍 效果展示 模型概览 YouTube的深度神经网络个性化推荐系统 候选生成网络（Candidate Generation Network） 排序网络（Ranking Network） 融合推荐模型 文本卷积神经网络（CNN） 融合推荐模型概览 数据准备 数据介绍与下载 模型配置说明 训练模型 定义训练环境...

个性化推荐 说明: 背景介绍 效果展示 模型概览 YouTube的深度神经网络个性化推荐系统 候选生成网络（Candidate Generation Network） 排序网络（Ranking Network） 融合推荐模型 文本卷积神经网络（CNN） 融合推荐模型概览 数据准备 数据介绍与下载 模型配置说明 训练模型 定义训练环境...

使用指南 使用指南 如果您已经掌握了新手入门阶段的内容，期望可以针对实际问题建模、搭建自己网络，本模块提供了一些 Fluid 的使用细节供您参考： 基本概念 ：介绍了Fluid的基本使用概念 准备数据 ：介绍使用 Fluid 训练网络时，数据的支持类型及传输方法 配置简单的网络 ： 介绍如何针对问题建模，并利用 Fluid 中相关算子搭建网...