RNNCellBase RNNCellBase class paddle.nn.RNNCellBase ( name_scope=None, dtype=’float32’ ) [源代码] 循环神经网络单元基类 该OP（RNNCellBase）是一个抽象表示根据输入和隐藏状态来计算输出和新状态的基本类，最适合也最常用于循环神经网络。 ge...

在深度学习和 NLP 中使用 Pytorch 在深度学习和 NLP 中使用 Pytorch 译者 bruce1408 校对者：FontTian 作者 : Robert Guthrie 本文带您进入pytorch框架进行深度学习编程的核心思想。Pytorch的很多概念(比如计算图抽象和自动求导)并非它所独有的,和其他深度学习框架相关。...

数值计算 FLAGS_enable_cublas_tensor_op_math 取值范围 示例 FLAGS_use_mkldnn 取值范围 示例 注意 数值计算 FLAGS_enable_cublas_tensor_op_math (始于1.2.0) 该flag表示是否使用Tensor Core，但可能会因此降低部分精确度。 ...

NLP From Scratch: 基于注意力机制的 seq2seq 神经网络翻译 加载数据文件 Seq2Seq模型 编码器 解码器 简单解码器 带有注意力机制的解码器 训练 准备训练数据 训练模型 绘制结果 评估 训练和评估 可视化注意力 练习题 NLP From Scratch: 基于注意力机制的 seq2seq 神经...

API使用指南 API使用指南 API使用指南分功能向您介绍PaddlePaddle Fluid的API体系和用法，帮助您快速了解PaddlePaddle Fluid API的全貌，包括以下几个模块： High/Low-level API简介 神经网络层 执行引擎 优化器 评价指标 模型保存与加载 预测引擎 分布式训练 显存优化 ...

为什么出第二版 教程大纲 我能学习到什么知识？ 这个AI的棋力如何 关于编程语言的问题 这个项目是完全开源的 关于作者 言川 为什么出第二版 在 2016年2月的时候，我写了第一版的五子棋AI教程。当时是边写代码边写博客，因此出现了一些理解上有偏差的地方，以及文章中的代码片段和最终的代码有很多不一致的地方。经过两年多的时间，断断续续更新了好...

视觉皮层的结构 ​David H.Hubel 和 Torsten Wiesel 在 1958 年和 1959 年对猫进行了一系列实验（以及几年后在猴子上的实验），对视觉皮层的结构提供了重要的见解（1981 年作者因此获得了诺贝尔生理和医学奖）。具体来说，他们发现视皮层中的许多神经元有一个小的局部感受野，这意味着它们只对位于视野中有限的一部分区域的视觉刺激...

ResNet ​最后是，2015 年 ILSVRC 挑战赛的赢家 Kaiming He 等人开发的 Residual Network（或 ResNet），该网络的 top-5 误率低到惊人的 3.6%，它使用了一个非常深的 CNN，由 152 层组成。 能够训练如此深的网络的关键是使用跳过连接（skip connection，也称为快捷连接）：一个层的...

机器翻译 背景介绍 效果展示 模型概览 双向循环神经网络 编码器-解码器框架 编码器 解码器 柱搜索算法 数据介绍 数据预处理 示例数据 模型配置说明 训练模型 定义训练环境 定义数据提供器 构造训练器(trainer) 提供数据 事件处理器 开始训练 应用模型 定义解码部分 定义数据 测试 总结 参考文献 ...