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AI论文
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静态图模块 nn.Graph
静态图模块 nn.Graph OneFlow 的 Eager 模式 OneFlow 的 Graph 模式 自定义一个 Graph 使用 Graph 做预测 使用 Graph 做训练 Graph 调试 扩展阅读：动态图与静态图 相关链接 静态图模块 nn.Graph 目前，深度学习框架中模型的运行方式主要有两种，即 动态图 与 静态图 ... -
附录一、有用的 Python 数据科学包
附录一、有用的 Python 数据科学包 数据科学模块 核心包 文本挖掘 数学和统计学 网络爬虫 可视化库 图论/网络 深度学习 标准库的有用部分 基本工具 实用函数 文件格式 数据对象 附录一、有用的 Python 数据科学包 原文：Useful Python Packages for Data Science 译者... -
优化器
优化器 1.SGD/SGDOptimizer 2.Momentum/MomentumOptimizer 3. Adagrad/AdagradOptimizer 4.RMSPropOptimizer 5.Adam/AdamOptimizer 6.Adamax/AdamaxOptimizer 7.DecayedAdagrad/ DecayedAdag... -
优化器
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Chapter 4.自然语言处理 Feed-Forward Networks
Chapter 4.自然语言处理 Feed-Forward Networks The Multilayer Perceptron A Simple Example: XOR Implementing MLPs in PyTorch Example: Surname Classification with a Multilayer Perceptron... -
实践指南
实践指南 在本章中，我们已经涵盖了很多技术，你可能想知道应该使用哪些技术。 表 11-2 中的配置在大多数情况下都能正常工作。 当然，如果你能找到解决类似问题的方法，你应该尝试重用预训练的神经网络的一部分。 这个默认配置可能需要调整： 如果你找不到一个好的学习率（收敛速度太慢，所以你增加了训练速度，现在收敛速度很快，但是网络的准确性不是最理想... -
Dropout
Dropout 参数 形状 代码示例 使用本API的教程文档 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... -
聚类分析
Deeplearning Algorithms tutorial 聚类分析 应用领域 优缺点 Deeplearning Algorithms tutorial 谷歌的人工智能位于全球前列，在图像识别、语音识别、无人驾驶等技术上都已经落地。而百度实质意义上扛起了国内的人工智能的大旗，覆盖无人驾驶、智能助手、图像识别等许多层面。苹果业已开始全面拥抱... -
9.10. 全卷积网络（FCN）
9.10. 全卷积网络（FCN） 9.10.1. 转置卷积层 9.10.2. 构造模型 9.10.3. 初始化转置卷积层 9.10.4. 读取数据集 9.10.5. 训练模型 9.10.6. 预测像素类别 9.10.7. 小结 9.10.8. 练习 9.10.9. 参考文献 9.10. 全卷积网络（FCN） 上一节介绍了，我们可以基...