相关问题 1.CNN的特点以及优势 2.deconv的作用 3.dropout作用以及实现机制 (参考: https://blog.csdn.net/nini_coded/article/details/79302800 ) 4.深度学习中有什么加快收敛/降低训练难度的方法： 5.什么造成过拟合，如何防止过拟合 6.LSTM防止梯度弥散和爆炸 ...

用 numpy 和 scipy 创建扩展 无参数神经网络层示例 参数化示例 用 numpy 和 scipy 创建扩展 作者 ：Adam Paszke 修订者 : Adam Dziedzic 译者：Foxerlee 、cangyunye 校验：Foxerlee 、FontTian 在本教程中，我们需要完成两个任务： 创建...

20200601 修订 20200405 修订 20200112 修订 20191201 修订 20190928 修订 20190825 修订 20190802 修订 数学基础 统计学习 深度学习 工具 CRF lightgbm xgboost scikit-learn spark numpy scipy matplotli...

八、优化策略和元算法 8.1 坐标下降 8.2 Polyak 平均 8.3 贪心监督预训练 8.4 选择有助于优化的模型 8.5 连续方法 八、优化策略和元算法 有些优化技术并不是真正的算法，而是一个模板：它可以产生特定的算法。 8.1 坐标下降 最小化 可以采取如下的步骤： 先相对于单一变量 最小化。 然后相对于另一个变...

针对NLP的Pytorch深度学习 针对NLP的Pytorch深度学习 译者：@JingTao 、@friedhelm739 作者 : Robert Guthrie 本教程将带你浏览基于Pytorch深度学习编程的核心思想.其中很多思想(例如计算图形抽象化以及自动求导) 并不是Pytorch特有的,他们和任何深度学习工具包都是相关的. ...

SimpleRNN SimpleRNN class paddle.nn. SimpleRNN ( input_size, hidden_size, num_layers=1, activation=’tanh’, direction=’forward’, dropout=0., time_major=False, weight_ih_attr=Non...

过拟合和正则化 过拟合和正则化 当某个数学模型被一些物理学家应用到了一个悬而未决的重要的物理问题上时，诺贝尔物理学奖获得者恩里科·费米（Enrico Fermi）被问及对于此举的观点。虽然模型与实验结果契合的很好，但费米还是对此有所怀疑。他问道「在这个模型中有多少个可以自由设置的参数」，他得到的答案是「4 个」。费米回复说1 「我的朋友约翰尼·冯诺依...

快速上手 加载数据 搭建网络 训练模型 保存与加载模型 交流 QQ 群 快速上手 本文将以训练 MNIST 数据集为例，简单地介绍如何使用 OneFlow 完成深度学习中的常见任务。通过文章中的链接可以跳转到各个子任务的专题介绍。 详细的介绍请阅读本文。让我们先从导入必要的库开始： import oneflow as flow ...