机器翻译 说明 背景介绍 效果展示 模型概览 GRU 双向循环神经网络 编码器-解码器框架 编码器 解码器 注意力机制 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 定义数据生成器 构建训练程序 定义训练环境 训练主循环 应用模型 构建预测程序 定义预测环境 测试 总结 参考文献 ...

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网络和 Internet 计算机网络出现在 20 世纪 50 年代。如果在两台或多台计算机之间铺设电缆，那么你可以通过这些电缆互相收发数据，并实现一些神奇的功能。 如果通过连接同一个建筑中的两台机器就可以实现一些神奇的功能，那么如果可以连接全世界的机器，就可以完成更伟大的工作了。20 世纪 80 年代，人们开发了相关技术来实现这个愿景，我们将其产生的网...

Fluid 模型库 图像分类 目标检测 图像语义分割 图像生成 场景文字识别 度量学习 视频分类 语音识别 机器翻译 强化学习 中文词法分析 情感倾向分析 语义匹配 AnyQ 机器阅读理解 个性化推荐 Fluid 模型库 图像分类 图像分类是根据图像的语义信息对不同类别图像进行区分，是计算机视觉中重要的基础问题，是...

优化器 1.SGD/SGDOptimizer 2.Momentum/MomentumOptimizer 3. Adagrad/AdagradOptimizer 4.RMSPropOptimizer 5.Adam/AdamOptimizer 6.Adamax/AdamaxOptimizer 7.DecayedAdagrad/ DecayedAdag...

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9.5 多样性（diversity） 9.5 多样性（diversity） 在集成学习中，基学习器之间的多样性是影响集成器泛化性能的重要因素。因此增加多样性对于集成学习研究十分重要，一般的思路是在学习过程中引入随机性，常见的做法主要是对数据样本、输入属性、输出表示、算法参数进行扰动。 数据样本扰动 ，即利用具有差异的数据集来训练不同的基学习器...

TreeConv 属性 TreeConv class paddle.fluid.dygraph. TreeConv (name_scope, output_size, num_filters=1, max_depth=2, act='tanh', param_attr=None, bias_attr=None, name=None)[源代码] ...