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...

local_response_norm 参数 返回 代码示例 local_response_norm paddle.nn.functional.local_response_norm ( x, size, alpha\=1e-4, beta\=0.75, k\=1., data_format\=’NCHW’, name\=None ) [源代...

WeightNormParamAttr WeightNormParamAttr class paddle.fluid. WeightNormParamAttr (dim=None, name=None, initializer=None, learning_rate=1.0, regularizer=None, trainable=True, gr...

WeightNormParamAttr WeightNormParamAttr 注意：该API仅支持【静态图】模式 class paddle.fluid. WeightNormParamAttr (dim=None, name=None, initializer=None, learning_rate=1.0, regularizer=None...

lrn 参数 返回 返回类型 抛出异常 代码示例 lrn paddle.fluid.layers.lrn (input, n=5, k=1.0, alpha=0.0001, beta=0.75, name=None, data_format=’NCHW’)[源代码] 该OP实现了局部响应正则化层（Local Response Norma...

TreeConv 属性 TreeConv class paddle.fluid.dygraph.TreeConv ( feature_size, output_size, num_filters=1, max_depth=2, act=’tanh’, param_attr=None, bias_attr=None, name=None, dtyp...

Sentence iterator Sentence iterator A sentence iterator is used in both Word2vec and Bag of Words . It feeds bits of text into a neural network in the form of vectors, and a...

LSTM 单元 长短时记忆单元在 1997 年由 S.H. 和 J.S. 首次提出 [3]，并在接下来的几年内经过 A.G，H.S [4]，W.Z [5] 等数位研究人员的改进逐渐形成。如果把 LSTM 单元看作一个黑盒，从外围看它和基本形式的记忆单元很相似，但 LSTM 单元会比基本单元性能更好，收敛更快，能够感知数据的长时依赖。TensorFl...

使用神经网络识别手写数字 使用神经网络识别手写数字 人类的视觉系统是世上的一个奇迹。考虑以下这串手写的数字： 大部分人都能轻易地识别出图上的数字是504192。这个看似简单的过程的背后，实际上很复杂。在我们大脑的每个脑半球中，有一个叫做初级视皮层（primary visual cortex）的部分，也被称作V1。它拥有1亿4千万个神经元，包含了...