3.6 softmax回归的从零开始实现 3.6.1 获取和读取数据 3.6.2 初始化模型参数 3.6.3 实现softmax运算 3.6.4 定义模型 3.6.5 定义损失函数 3.6.6 计算分类准确率 3.6.7 训练模型 3.6.8 预测 小结 3.6 softmax回归的从零开始实现 这一节我们来动手实现softmax回...

学习离线开发 概论: 学习离线开发 所谓的离线开发（又称离线优先）是围绕某些设备在开发实践所中涉及的知识和讨论，这些设备并非总是处于连接到互联网或者电源。 概论: 创造 HTML5 离线网络应用 [文章] 关于创造离线网络应用，你应该知道的事情 [文章] 离线优先 [文章] offlinefirst.org [文章] 你的首个离线 ...

7. 优化算法 7. 优化算法 如果你一直按照本书的顺序读到这里，那么你已经使用了优化算法来训练深度学习模型。具体来说，在训练模型时，我们会使用优化算法不断迭代模型参数以降低模型损失函数的值。当迭代终止时，模型的训练随之终止，此时的模型参数就是模型通过训练所学习到的参数。 优化算法对于深度学习十分重要。一方面，训练一个复杂的深度学习模型可能需要数小...

PaddleHub 迁移学习与ULMFiT微调策略 一、简介 二、 ULMFiT 三、 在NLP迁移学习中使用ULMFiT策略 四、在CV迁移学习中使用ULMFiT策略 五、总结 六、参考文献 PaddleHub 迁移学习与ULMFiT微调策略 一、简介 迁移学习（Transfer Learning）顾名思义就是将模型在其它领域学到的...

关键问题和挑战 隐私保护 分布式共识 交易性能 扩展性 安全防护 数据库和存储系统 互操作和运营治理 关键问题和挑战 从技术角度讲，区块链所涉及到的领域比较繁杂，包括分布式系统、密码学、心理学、经济学、博弈论、控制论、网络协议等，这也意味着工程实践中大量的挑战。 下面列出了目前业界关注较多的一些技术话题。 隐私保护 隐私保护一直...

一、精确推断 1.1 变量消去法 1.2 信念传播 一、精确推断 精确推断的实质是一类动态规划算法。它利用图模型所描述的条件独立性来降低计算量。 1.1 变量消去法 变量消去法是最直观的精确推断算法。 以下图为例来介绍变量消去法的工作流程。假设推断目标是计算边际概率 为了计算 ，只需要通过加法消去变量 即可。 其中联...

dropout3d 参数 返回 代码示例 dropout3d paddle.nn.functional. dropout3d ( x, p=0.5, training=True, name=None ) [源代码] 该算子根据丢弃概率 p ，在训练过程中随机将某些通道特征图置0(对一个形状为 NCDHW 的5维张量，通道指的是其中的形状为 ...

TiFlash 报警规则 TiFlash_schema_error TiFlash_schema_apply_duration TiFlash_raft_read_index_duration TiFlash_raft_wait_index_duration TiFlash 报警规则 本文介绍了 TiFlash 集群的报警规则。 T...

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