2.7 全栈开发者 2.7 全栈开发者 全栈开发者这个称谓有几种含义。如此之多，以至于这个称谓尚未有一个明确的定义。仅考虑下面所展示的两个调查结果。这些结果可能更可信，成为一名全栈开发者是很常见的。但是，在我近20年的经验中，这绝不是专业领域的普遍情况。 图片来源: https://medium.freecodecamp.com/we-as...

妈妈说你什么都好 就不该是个程序员 妈妈说你什么都好 就不该是个程序员 （程序员就这么不受待见么？连女神他妈都……）程序员，戏称“程序猿”，这个“族群”几乎清一色是雄性，可谓“雄霸程序猿天下”。程序猿逃不过的宿命就是加班熬夜，长期在一个男女比例严重失衡的公司上班，于是被各种黑，程序猿的屌丝形象已经深入骨髓了~~你看！ 1、程序猿的真实写照：一款...

torch.nn 到底是什么？ MNIST数据安装 神经网络从零开始(不使用torch.nn） torch.nn.functional的使用 使用nn.Module进行重构 使用nn.Linear进行重构 使用optim进行重构 使用Dataset进行重构 使用DataLoader进行重构 增加验证集 编写fit()和get_data()函...

九、正切传播算法 九、正切传播算法 切面距离算法是最近邻算法的一种，其中的度量使用的不是通用的欧几里得距离，而是流形距离。 假设分类样本有这样的性质：在同一个流形上的样本分类相同，不同流形上的样本分类不同。则分类器会有这样的特点：对于样本的局部变化不敏感。即：样本在流形上的移动时，分类器的输出不变。 假设样本 的流形为 ，样本 的流形为...

5-3,激活函数activation 一，常用激活函数 二，在模型中使用激活函数 5-3,激活函数activation 激活函数在深度学习中扮演着非常重要的角色，它给网络赋予了非线性，从而使得神经网络能够拟合任意复杂的函数。 如果没有激活函数，无论多复杂的网络，都等价于单一的线性变换，无法对非线性函数进行拟合。 目前，深度学习中最流行的激活函...

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 ...

多层感知机训练 功能介绍 参数说明 脚本示例 脚本代码 脚本运行结果 多层感知机训练 功能介绍 多层感知机多分类模型 参数说明 名称 中文名称 描述 类型 是否必须？ 默认值 layers 神经网络层大小 神经网络层大小 int[] ✓ blockSize 数据分块大小，默认值64 ...

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Dropout 参数 形状 代码示例 Dropout paddle.nn.Dropout ( p=0.5, axis=None, mode=”upscale_in_train”, name=None ) [源代码] Dropout是一种正则化手段，该算子根据给定的丢弃概率 p ，在训练过程中随机将一些神经元输出设置为0，通过阻止神经元节点...