XavierInitializer XavierInitializer class paddle.fluid.initializer. XavierInitializer (uniform=True, fan_in=None, fan_out=None, seed=0)[源代码] 该类实现Xavier权重初始化方法（ Xavier weig...

十五、自编码器 十五、自编码器 自编码器是能够在无监督的情况下学习输入数据的有效表示（叫做编码）的人工神经网络（即，训练集是未标记）。这些编码通常具有比输入数据低得多的维度，使得自编码器对降维有用（参见第 8 章）。更重要的是，自编码器可以作为强大的特征检测器，它们可以用于无监督的深度神经网络预训练（正如我们在第 11 章中讨论过的）。最后，他们能够...

Deeplearning Algorithms tutorial 关联规则 算法背景 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...

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LeNet LeNet在手写数字识别上的应用 LeNet在眼疾识别数据集iChallenge-PM上的应用 数据集准备 查看数据集图片 定义数据读取器 启动训练 AlexNet VGG GoogLeNet ResNet 小结 参考文献 作业 图像分类是根据图像的语义信息对不同类别图像进行区分，是计算机视觉中重要的基础问题，是物体...

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 Paddle 的使用细节供您参考： 基本概念 ：介绍了 Paddle 基本概念 准备数据 ：介绍使用 Paddle 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 Paddle 中相关...

Deeplearning Algorithms tutorial 分层时间记忆(Hierarchical Temporal Memory) 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...

总结 作业1-2 作业 1-3 作业1-4 基本知识 作业题 总结 本节，我们详细讲解了如何使用Numpy实现梯度下降算法，构建并训练了一个简单的线性模型实现波士顿房价预测，可以总结出，使用神经网络建模房价预测有三个要点： 构建网络，初始化参数w和b，定义预测和损失函数的计算方法。 随机选择初始点，建立梯度的计算方法和参数更新方式。 ...

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