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AI论文
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1.17. 神经网络模型（有监督）
1.17. 神经网络模型（有监督） 1.17. 神经网络模型（有监督） 1.17.1. 多层感知器 1.17.2. 分类 1.17.3. 回归 1.17.4. 正则化 1.17.5. 算法 1.17.6. 复杂度 1.17.7. 数学公式 1.17.8. 实用技巧 1.17.9. 使用 warm_start 的更多控制 1.17.... -
使用卷积神经网络进行图像分类
使用卷积神经网络进行图像分类 一、环境配置 二、加载数据集 三、组建网络 四、模型训练&预测 The End 使用卷积神经网络进行图像分类 作者: PaddlePaddle 日期: 2021.01 摘要: 本示例教程将会演示如何使用飞桨的卷积神经网络来完成图像分类任务。这是一个较为简单的示例，将会使用一个由三个卷积层组成的网络完... -
10.神经网络 CTR 预估模型
CTR 预估模型：神经网络模型 CTR 预估模型：神经网络模型 CTR 预估模型主要用于搜索、推荐、计算广告等领域的 CTR 预估，其发展经历了传统 CTR 预估模型、神经网络CTR 预估模型。 传统 CTR 预估模型包括：逻辑回归LR 模型、因子分解机FM 模型、梯度提升树 GBDT 模型等。 其优点是：可解释性强、训练和部... -
6.5 循环神经网络的简洁实现
6.5 循环神经网络的简洁实现 6.5.1 定义模型 6.5.2 训练模型 小结 6.5 循环神经网络的简洁实现 本节将使用PyTorch来更简洁地实现基于循环神经网络的语言模型。首先，我们读取周杰伦专辑歌词数据集。 import time import math import numpy as np import t... -
2.9. 神经网络模型（无监督）
2.9. 神经网络模型（无监督） 2.9.1. 限制波尔兹曼机 2.9.1.1. 图形模型和参数化 2.9.1.2. 伯努利限制玻尔兹曼机 2.9.1.3. 随机最大似然学习 2.9. 神经网络模型（无监督） 校验者: @不将就 @Loopy @barrycg 翻译者: @夜神月 2.9.1. 限制波尔兹曼机 限制玻尔兹曼机 (Res... -
1.深度前馈神经网络
深度前馈网络 深度前馈网络 深度前馈网络（deep feedfoward network ）也称作前馈神经网络（feedforward neural network ）或者多层感知机（multilayer perceptron:MLP ），它是最典型的深度学习模型。 卷积神经网络就是一种特殊的深度前馈网络。 深度前馈网络也是循环神经网络的基础。... -
5.6. 深度卷积神经网络（AlexNet）
5.6. 深度卷积神经网络（AlexNet） 5.6.1. 学习特征表示 5.6.1.1. 缺失要素一：数据 5.6.1.2. 缺失要素二：硬件 5.6.2. AlexNet 5.6.3. 读取数据 5.6.4. 训练 5.6.5. 小结 5.6.6. 练习 5.6.7. 参考文献 5.6. 深度卷积神经网络（AlexNet） 在L... -
如何选择神经网络的超参数
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