MetricBase MetricBase class paddle.fluid.metrics. MetricBase ( name ) [源代码] 在评估神经网络效果的时候，由于我们常常需要把测试数据切分成mini-batch，并逐次将每个mini-batch送入神经网络进行预测和评估，因此我们每次只能获得当前batch下的评估结果，而并不能...

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Deeplearning Algorithms tutorial 聚类分析 应用领域 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、图像识别等许多层面。苹果业已开始全面拥抱...

10.7 文本情感分类：使用循环神经网络 10.7.1 文本情感分类数据 10.7.1.1 读取数据 10.7.1.2 预处理数据 10.7.1.3 创建数据迭代器 10.7.2 使用循环神经网络的模型 10.7.2.1 加载预训练的词向量 10.7.2.2 训练并评价模型 小结 参考文献 10.7 文本情感分类：使用循环神经网络 ...

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Dropout 深度神经网络最流行的正则化技术可以说是 dropout。 它由 GE Hinton 于 2012 年提出，并在 Nitish Srivastava 等人的论文中进一步详细描述，并且已被证明是非常成功的：即使是最先进的神经网络，仅仅通过增加丢失就可以提高1-2％的准确度。 这听起来可能不是很多，但是当一个模型已经具有 95% 的准确率时，获...

11.7. d2lzh包索引 11.7. d2lzh包索引 函数、类等名称：定义所在章节 bbox_to_rect ：物体检测和边界框 Benchmark ：异步计算 corr2d ：二维卷积层 count_tokens ：文本情感分类：使用循环神经网络 data_iter ：线性回归的从零开始实现 data_iter_consecut...

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机器翻译 说明 背景介绍 效果展示 模型概览 GRU 双向循环神经网络 编码器-解码器框架 编码器 解码器 注意力机制 柱搜索算法 数据介绍 数据预处理 示例数据 模型配置说明 训练模型 构建训练程序 定义训练环境与执行器 构建数据提供器 训练主循环 应用模型 构建预测程序 构建数据提供器 测试 总结 参考...

9 尾声 嗷呼，经过以上调教，你的 vim 已经成为非常舒适的 C/C++ 开发环境呢。等等，重装系统后又得折腾一次？不怕，除了 clang 等等几个需要源码安装的工具外，基本上，vim 的插件和相关配置文件你可以提前备份好，装完系统后恢复到对应目录中即可，丝毫不费脑力。 2011 年 9 月我写了篇《拼装的艺术：vim 之 IDE 进化实录》，原计划...