Puppet基础篇1-编写此系列文档的目的 Puppet基础篇1-编写此系列文档的目的 在编写《零基础学习Puppet自动化配置管理》系列文档之前，KissPuppet拜读了《pro puppet》、《puppet实战》、《Puppet 2.7 Cookbook RAW》以及目前在读的《Pro Puppet 2nd》等书籍（特别感谢James Tur...

应用实践 应用实践 如果您已经初步了解了PaddlePaddle，期望可以针对实际问题建模、搭建自己网络，本模块提供了一些 Paddle 的具体典型案例供您参考： 本章文档将指导您如何使用PaddlePaddle完成基础的深度学习任务 内容简介 快速上手 ：快速了解Paddle 2的特性与功能。 计算机视觉 ：介绍使用 Paddl...

7.2. 梯度下降和随机梯度下降 7.2.1. 一维梯度下降 7.2.2. 学习率 7.2.3. 多维梯度下降 7.2.4. 随机梯度下降 7.2.5. 小结 7.2.6. 练习 7.2.7. 参考文献 7.2. 梯度下降和随机梯度下降 在本节中，我们将介绍梯度下降（gradientdescent）的工作原理。虽然梯度下降在深度学习中很...

MultiStepDecay MultiStepDecay class paddle.fluid.dygraph.MultiStepDecay ( learning_rate, milestones, decay_rate=0.1 ) [源代码] 该接口提供 MultiStep 衰减学习率的功能。 算法可以描述为： learning_ra...

noam_decay 参数 返回 返回类型 代码示例 noam_decay paddle.fluid.layers.noam_decay (d_model, warmup_steps)[源代码] Noam衰减方法 noam衰减的numpy实现如下： import paddle . fluid as fluid import ...

noam_decay noam_decay paddle.fluid.layers.noam_decay ( d_model, warmup_steps ) [源代码] Noam衰减方法 noam衰减的numpy实现如下： import paddle . fluid as fluid import numpy as np ...

张量 Tensor 1. create_tensor 2. create_parameter 3. create_global_var 4. cast 5. concat 6. sums 7. fill_constant_batch_size_like 8. fill_constant 9. assign 10. argmin 11. a...

二、原型聚类 2.1 k-means 算法 2.1.1 k-means 2.1.2 k-means++ 2.1.3 k-modes 2.1.4 k-medoids 2.1.5 mini-batch k-means 2.2 学习向量量化 2.3 高斯混合聚类 二、原型聚类 原型聚类prototype-based clustering ...

了解 JSON (JavaScript Object Notation) 综合学习 参考/文档： 标准/规范: 架构设计: 注释: 了解 JSON (JavaScript Object Notation) JSON，有时也称 JavaScript 对象表示，是一种使用人类可读的文本传输由键值对组成的数据对象的开放格式. 对于异步浏览器/服...

优化器的用法 Keras 优化器的公共参数 SGD RMSprop Adagrad Adadelta Adam Adamax Nadam 优化器的用法 优化器 (optimizer) 是编译 Keras 模型的所需的两个参数之一： from keras import optimizers model = Sequ...