TorchVision 对象检测微调教程 微调Torchvision模型 空间变压器网络教程 使用PyTorch进行神经网络传递 对抗性示例生成 DCGAN教程

Deeplearning Algorithms tutorial CART 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、图像识别等许多层面。苹果业已开始全面拥抱...

感知机 感知机 什么是神经网络？在回答这个问题之前，我会先解释一种叫做感知机（perceptron）的人工神经元。感知机由科学家Frank Rosenblatt 发明于1950至1960年代，他受到了来自Warren McCulloch 和Walter Pitts 的更早工作 的启发。现如今，我们通常使用其它种类的人工神经元模型——在这本书里，以及...

RNN RNN class paddle.nn.RNN ( cell, is_reverse=False, time_major=False ) [源代码] 循环神经网络 该OP是循环神经网络（RNN）的封装，将输入的Cell封装为一个循环神经网络。它能够重复执行 cell.forward() 直到遍历完input中的所有Tensor。 ...

关于代价函数的两个假设 关于代价函数的两个假设 反向传播算法的目标是计算代价函数对神经网络中出现的所有权重和偏置的偏导数和。为了使反向传播工作，我们需要对代价函数的结构做两个主要假设。在进行假设之前，在脑海中有一个代价函数的实例是很有用的。我们将会使用上一章讲到的平方代价函数作为例子。上一章的平方代价函数具有以下形式： 其中是训练样本总数；求和...

Deeplearning Algorithms tutorial 堆叠自动编码器(Stacked 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...

PyTorch: nn包 PyTorch: nn包 译者：@yongjay13 、@speedmancs 校对者：@bringtree 本例中的全连接神经网络有一个隐藏层, 后接ReLU激活层, 并且不带偏置参数. 训练时通过最小化欧式距离的平方, 来学习从x到y的映射. 实现中用PyTorch的nn包来搭建神经网络. 如果使用Py...

空间转换网络 (Spatial Transformer Networks) 教程 读数据 描述空间转换网络 (spatial transformer networks) 训练模型 可视化空间转换网络 (STN) 的结果 空间转换网络 (Spatial Transformer Networks) 教程 译者：@Twinkle 原作者 ...