开始使用 Keras 顺序 (Sequential) 模型 指定输入数据的尺寸 编译 训练 例子 基于多层感知器 (MLP) 的 softmax 多分类： 基于多层感知器的二分类： 类似 VGG 的卷积神经网络： 基于 LSTM 的序列分类： 基于 1D 卷积的序列分类： 基于栈式 LSTM 的序列分类 带有状态 (stateful) 的 ...

使用飞桨实现Skip-gram 数据处理 网络定义 网络训练 Skip-gram的有趣使用 使用飞桨实现Skip-gram 接下来我们将学习使用飞桨实现Skio-gram模型的方法。在飞桨中，不同深度学习模型的训练过程基本一致，流程如下： 数据处理：选择需要使用的数据，并做好必要的预处理工作。 网络定义：使用飞桨定义好网络结构，包括输...

数据增强 最后一个正则化技术，数据增强，包括从现有的训练实例中产生新的训练实例，人为地增加了训练集的大小。 这将减少过拟合，使之成为正则化技术。 诀窍是生成逼真的训练实例; 理想情况下，一个人不应该能够分辨出哪些是生成的，哪些不是生成的。 而且，简单地加白噪声也无济于事。 你应用的修改应该是可以学习的（白噪声不是）。 例如，如果您的模型是为了分类蘑菇图...

4 Hacker发展史 4.1 ROOT 4.2 “脚本小子” 4.3 中国Hacker的发展历史 启蒙时代 黄金时代 当今衍变的传统安全公司： 当今衍变的新兴互联网安全公司 黑暗时代 4.4 黑帽子和白帽子 4 Hacker发展史 期初，研究计算机系统和网络的人，被称为”Hacker”。 他们对计算机系统有着深入的理解，因...

旅行者们还在为原神探索解秘苦恼吗，还在为游戏互动性差而抓狂吗，还在为角色要抽哪个而纠结吗？ 作为程序猿的你，代码世界之外的另一个世界，劳逸结合释放你的潜力与生活的压力。 【原神何先森】带你一起探索马斯克带货的原神”提瓦特”幻想世界： 游戏攻略 角色培养建议 脱坑入坑 安全咨询 游戏资讯 游戏交流 入游建议 聊天交友 【原神何先森】网络科技工作室原...

激活函数 激活函数 激活函数将非线性的特性引入到神经网络当中。 PaddlePaddle Fluid 对大部分的激活函数进行了支持，其中有: relu , tanh , sigmoid , elu , relu6 , pow , stanh , hard_sigmoid , swish , prelu , brelu , leaky_relu ,...

二、卷积层、池化层 2.1 卷积层 2.1.1 稀疏交互 2.1.2 参数共享 2.1.3 等变表示 2.2 池化层 2.2.1 平移近似不变性 2.2.2 模拟其它不变性 2.3 卷积层、池化层的先验 2.4 计算复杂度 2.5 全连接层转卷积层 二、卷积层、池化层 卷积运算在神经网络中通过卷基层来实现。 对于卷积层的分层...

三、VGG-Net 3.1 网络结构 3.2 设计技巧 三、VGG-Net VGG-Net 是牛津大学计算机视觉组和DeepMind 公司共同研发一种深度卷积网络，并且在2014年在ILSVRC 比赛上获得了分类项目的第二名和定位项目的第一名。 VGG-Net 的主要贡献是： 证明了小尺寸卷积核（3x3 ）的深层网络要优于大尺寸卷...

使用飞桨探索自然语言处理 思考一下 引用 使用飞桨探索自然语言处理 接下来，让我们一起探索几个经典的自然语言处理任务，包括： 计算词语之间的关系（如同义词）：word2vec 理解一个自然语言句子：文本分类和相似度计算 一般来说，使用飞桨完成自然语言处理任务时，都可以遵守一个相似的套路，如 图10 所示。 图10：使用飞桨框架...

强化学习(DQN）教程 回放内存 DQN算法 Q-网络 获取输入 训练 超参数和配置 训练循环 强化学习(DQN）教程 作者 ：Adam Paszke 译者 ：wutong Zhang 校验：wutong Zhang 本教程介绍了如何使用PyTorch训练一个Deep Q-learning(DQN）智能点(Agent）...