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 译者：cangyunye 校对者：FontTian 作者 : Adam Paszke 修订者 : Adam Dziedzic 在这个教程里，我们要完成两个任务: 创建一个无参神经网络层。 这里需要调用n...

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...

3.14 正向传播、反向传播和计算图 3.14.1 正向传播 3.14.2 正向传播的计算图 3.14.3 反向传播 3.14.4 训练深度学习模型 小结 3.14 正向传播、反向传播和计算图 前面几节里我们使用了小批量随机梯度下降的优化算法来训练模型。在实现中，我们只提供了模型的正向传播（forward propagation）的计算，即...

3.3. 线性回归的简洁实现 3.3.1. 生成数据集 3.3.2. 读取数据 3.3.3. 定义模型 3.3.4. 初始化模型参数 3.3.5. 定义损失函数 3.3.6. 定义优化算法 3.3.7. 训练模型 3.3.8. 小结 3.3.9. 练习 3.3. 线性回归的简洁实现 随着深度学习框架的发展，开发深度学习应用变得越来越...

XavierInitializer 参数 代码示例 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（ Xavie...

三、Fast GCN 3.1 模型 3.1.1 卷积核 3.1.2 图粗化 3.1.3 池化 3.2 实验 三、Fast GCN 基于空域卷积可以通过有限大小的卷积核来实现空间局部性，但是由于在图上无法定义平移，因此它无法实现平移不变性。 基于频域卷积可以通过平滑约束实现近似的空间局部性，但是频域定义的卷积不是原生的空间局部性，并且频域...

循环层Recurrent Recurrent层 参数 输入shape 输出shape 例子 指定RNN初始状态的注意事项 屏蔽输入数据（Masking） 使用状态RNN的注意事项 SimpleRNN层 参数 参考文献 GRU层 参数 参考文献 LSTM层 参数 参考文献 ConvLSTM2D层 参数 输入shape 输出...

词向量 背景介绍 效果展示 模型概览 语言模型 N-gram neural model Continuous Bag-of-Words model(CBOW) Skip-gram model 数据准备 数据介绍 数据预处理 编程实现 模型应用 预测下一个词 总结 参考文献 词向量 本教程源代码目录在book/word2v...

Kratos Goals Principles Features Kratos Kratos是bilibili开源的一套Go微服务框架，包含大量微服务相关框架及工具。 Goals 我们致力于提供完整的微服务研发体验，整合相关框架及工具后，微服务治理相关部分可对整体业务开发周期无感，从而更加聚焦于业务交付。对每位开发者而言，整套Kr...