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sampled_softmax_with_cross_entropy
517
2020-05-04
《PaddlePaddle(飞桨) v1.6 深度学习平台使用文档》
sampled_softmax_with_cross_entropy sampled_softmax_with_cross_entropy paddle.fluid.layers. sampled_softmax_with_cross_entropy (logits, label, num_samples, num_true=1, remove_a...
sampled_softmax_with_cross_entropy
550
2020-05-01
《百度飞桨 PaddlePaddle 1.7 深度学习平台教程》
sampled_softmax_with_cross_entropy sampled_softmax_with_cross_entropy paddle.fluid.layers. sampled_softmax_with_cross_entropy (logits, label, num_samples, num_true=1, remove_a...
策略搜索
1460
2018-10-27
《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》
策略搜索 被智能体使用去改变它行为的算法叫做策略。例如,策略可以是一个把观测当输入,行为当做输出的神经网络(见图16-2)。 这个策略可以是你能想到的任何算法,它甚至可以不被确定。举个例子,例如,考虑一个真空吸尘器,它的奖励是在 30 分钟内捡起的灰尘数量。它的策略可以是每秒以概率P 向前移动,或者以概率1-P 随机地向左或向右旋转。旋转角度将是-...
ENetPacketPeer
198
2023-12-25
《Godot 游戏引擎 v4.2 中文文档》
ENetPacketPeer 描述 教程 方法 枚举 常量 方法说明 ENetPacketPeer 继承: PacketPeer < RefCounted < Object ENetPeer 的包装类。 描述 表示 ENetConnection 对等体的 PacketPeer 实现。 该类无法被直接实例化,但可以在 ...
alpha_dropout
445
2021-03-02
《百度飞桨 PaddlePaddle v2.0 深度学习教程》
alpha_dropout 参数 返回 代码示例 alpha_dropout paddle.nn.functional.alpha_dropout ( x, p=0.5, training=True, name=None ) [源代码] alpha_dropout是一种具有自归一化性质的dropout。均值为0,方差为1的输入,经过alp...
11. 附录
1085
2019-06-05
《动手学深度学习》
11. 附录 11. 附录 11.1. 主要符号一览 11.1.1. 数 11.1.2. 集合 11.1.3. 操作符 11.1.4. 函数 11.1.5. 导数和梯度 11.1.6. 概率和统计 11.1.7. 复杂度 11.2. 数学基础 11.2.1. 线性代数 11.2.2. 微分 11.2.3. 概率 11.2...
sampled_softmax_with_cross_entropy
438
2020-12-18
《百度飞桨 PaddlePaddle 1.8 深度学习平台教程》
sampled_softmax_with_cross_entropy 参数 返回 返回类型 代码示例 sampled_softmax_with_cross_entropy paddle.fluid.layers.sampled_softmax_with_cross_entropy (logits, label, num_samples, nu...
Android SDK v2.1.0
725
2019-04-03
《极光推送 JMessage 文档》
Android SDK v2.1.0 更新时间 Change Log BugFix: NewFeature 新增接口: 升级提示 升级指南 Android SDK v2.1.0 更新时间 2017-03-10 Change Log BugFix: 修复获取群组信息成功后,会概率出现getgroupowner()为空的情...
AlphaDropout
458
2021-03-02
《百度飞桨 PaddlePaddle v2.0 深度学习教程》
AlphaDropout 参数 返回 代码示例 AlphaDropout paddle.nn.AlphaDropout ( p=0.5, name=None ) [源代码] AlphaDropout是一种具有自归一化性质的dropout。均值为0,方差为1的输入,经过AlphaDropout计算之后,输出的均值和方差与输入保持一致。Alp...
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