Deeplearning Algorithms tutorial 多元自适应回归样条 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机器学习，新...

训练序列分类器 我们训练一个 RNN 来分类 MNIST 图像。 卷积神经网络将更适合于图像分类（见第 13 章），但这是一个你已经熟悉的简单例子。 我们将把每个图像视为 28 行 28 像素的序列（因为每个MNIST图像是28×28 像素）。 我们将使用 150 个循环神经元的单元，再加上一个全连接层，其中包含连接到上一个时间步的输出的 10 个神经元...

基础概念 Program Block Operator Variable Name ParamAttr 相关API 基础概念 Program Fluid 中使用类似于编程语言的抽象语法树的形式描述用户的神经网络配置，用户对计算的描述都将写入一段Program。Fluid 中的 Program 替代了传统框架中模型的概念，通过对顺序...

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...

PyTorch 1.0 中文文档 & 教程 目录结构 PyTorch 1.0 中文文档 & 教程 PyTorch 是一个针对深度学习, 并且使用 GPU 和 CPU 来优化的 tensor library (张量库) 1.0 中文版本 最新 英文教程 最新 英文文档 0.4 中文...

卷积核/过滤器 ​神经元的权重可以表示为局部感受野大小的小图像。 例如，图 13-5 显示了两个可能的权重集，称为过滤器（或卷积核）。第一个表示为中间有一条垂直的白线的黑色正方形（除了中间一列外，这是一个充满 0 的7×7 矩阵，除了中央垂直线是 1）。 使用这些权重的神经元会忽略除了中央垂直线以外感受野的一切（因为除位于中央垂直线以外，所有的输入都...

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...

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...

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...