TransformerEncoderLayer TransformerEncoderLayer class paddle.nn. TransformerEncoderLayer ( d_model, nhead, dim_feedforward, dropout=0.1, activation=’relu’, attn_dropout=None, a...

十一、训练深层神经网络 十一、训练深层神经网络 第 10 章介绍了人工神经网络，并训练了我们的第一个深度神经网络。 但它是一个非常浅的 DNN，只有两个隐藏层。 如果你需要解决非常复杂的问题，例如检测高分辨率图像中的数百种类型的对象，该怎么办？ 你可能需要训练更深的 DNN，也许有 10 层，每层包含数百个神经元，通过数十万个连接来连接。 这不会是闲...

教程 总览 MNIST 机器学习入门 深入 MNIST TensorFlow 运作方式入门 卷积神经网络 字词的向量表示 递归神经网络 曼德布洛特(Mandelbrot)集合 偏微分方程 MNIST数据下载

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Deeplearning Algorithms tutorial 自动编码器(Autoencoder) 应用示例 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...

如何决定是否使用你所有的数据 如何决定是否使用你所有的数据 假设你的猫咪检测器的训练集包括 10000 张用户上传的图片，这些数据来自相同的数据分布且将作为单独的开发/测试集，同时也代表着你关心的将要处理的数据分布。你还从互联网下载了额外的 20000 张图片。此时你是否应该为你的学习算法提供所有的 20000 + 10000 张图片作为它的训练集，...

三种模式 切换到编辑模式 尾行模式操作 命令模式操作 光标移动 内容删除/复制 Vim：编辑器中的神，Emacs：神的编辑器 三种模式 vi编辑器的三种模式提示 切换到编辑模式 各种方式的特点 尾行模式操作 尾行模式的具体操作 命令模式操作 光标移动 内容删除/复制 复制和删除常用...

先修知识与符号说明 先修知识与符号说明 如果你有学习过机器学习相关课程（例如我在 Coursera 开设的机器学习 MOOC），或者有过监督学习的应用经验，这本书的内容对你而言则不难理解。 本书假设你熟悉监督学习（supervised learning） 概念，即使用标注（labeled）的训练样本 来学习一个从 映射到 的函数。监督学习算法...

6、支持向量机 写在前面的话：距离上篇博客竟过去快一个月了，写完神经网络博客正式进入考试模式，几次考试+几篇报告下来弄得心颇不宁静了，今日定下来看到一句鸡血：Tomorrow is another due！也许生活就需要一些deadline~~ 上篇主要介绍了神经网络。首先从生物学神经元出发，引出了它的数学抽象模型—MP神经元以及由两层神经元组成的感...

文本编辑器 Vim-Vi IMproved Emacs-Editor MACroS Sublime Text 文本编辑器 在节 不会Coding如何破？ 中提到：「一旦算法（伪代码）描述齐备，程序编写不过是打字校对的工作。」咱们平时学习工作都非常讲究效率，那么「打字校对」的工作是不是也可以也有一些比较好的办法来提高效率呢？答案是肯定的！一些聪明...