七、dropout 7.1 dropout 与 bagging 7.2 模型推断 7.3 示例 7.4 性质 7.5 dropout 与正则化 七、dropout dropout ：在前向传播过程中，对网络中的每个隐层，每个隐单元都以一定的概率 被删除，最后得到一个规模更小的网络。在反向传播过程中，仅仅针对该小网络进行权重更新。 所...

Day 12 - 编写日志列表页 参考源码 Day 12 - 编写日志列表页 MVVM模式不但可用于Form表单，在复杂的管理页面中也能大显身手。例如，分页显示Blog的功能，我们先把后端代码写出来： 在apis.py 中定义一个Page 类用于存储分页信息： class Page ( object ): def __i...

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...

1. 监督学习 1. 监督学习 1.1. 广义线性模型 1.1.1. 普通最小二乘法 1.1.2. 岭回归 1.1.3. Lasso 1.1.4. 多任务 Lasso 1.1.5. 弹性网络 1.1.6. 多任务弹性网络 1.1.7. 最小角回归 1.1.8. LARS Lasso 1.1.9. 正交匹配追踪法（OMP） 1.1...

6.7. 门控循环单元（GRU） 6.7.1. 门控循环单元 6.7.1.1. 重置门和更新门 6.7.1.2. 候选隐藏状态 6.7.1.3. 隐藏状态 6.7.2. 读取数据集 6.7.3. 从零开始实现 6.7.3.1. 初始化模型参数 6.7.3.2. 定义模型 6.7.3.3. 训练模型并创作歌词 6.7.4. 简洁实现 6.7...

十三、卷积神经网络 十三、卷积神经网络 ​尽管 IBM 的深蓝超级计算机在1996年击败了国际象棋世界冠军 Garry Kasparvo，直到近几年计算机都不能可靠地完成一些看起来较为复杂的任务，比如判别照片中是否有狗以及识别语音。为什么这些任务对于人类而言如此简单？答案在于感知主要发生在我们意识领域之外，在我们大脑中的专门视觉，听觉和其他感官模块内...

Ivy Gen 激活 界面 说明 Ivy Gen 本插件是在 Thomas Luft 的神妙代码和他的原始 常春藤生成程序 基础上创作的。 最初由 testscreenings 开发的 Blender 接口，后来由 PKHG 和TrumanBlending 做的进一步加强。 激活 打开Blender，打开用户偏好设置下的插件栏。 ...

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常春藤生成器（Ivy Gen） 激活 界面 指示 常春藤生成器（Ivy Gen） 将生成的藤蔓添加到从3D游标开始的网格物体。 本插件是在 Thomas Luft 的神妙代码和他的原始 常春藤生成程序 基础上创作的。 激活 打开Blender并转到“偏好设置”，然后转到“插件”选项卡。 选择“添加曲线”类别，然后勾选“Ivy ...