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Uniform Uniform class paddle.fluid.layers.Uniform ( low, high ) [源代码] 均匀分布 概率密度函数（pdf）为： 上面的数学公式中： 。 。 : 正态分布常量。 参数low和high的维度必须能够支持广播。 参数： low (float|list...

三、半朴素贝叶斯分类器 3.1 独依赖估计 OED 3.1.1 SPODE 3.1.2 TAN 三、半朴素贝叶斯分类器 朴素贝叶斯法对条件概率做了特征的独立性假设： 。 但是现实任务中这个假设有时候很难成立。若对特征独立性假设进行一定程度上的放松，这就是半朴素贝叶斯分类器semi-naive Bayes classifiers 。 半...

codeScan 论坛示例 概述 模块接口 scan callback(ret, err) 示例代码 可用性 getBarCode callback(ret, err) 示例代码 可用性 getQRCode callback(ret, err) 示例代码 可用性 codeScan 立即使用 Method scan ...

bernoulli bernoulli paddle. bernoulli ( x, name=None ) [源代码] 该OP以输入 x 为概率，生成一个伯努利分布（0-1分布）的Tensor，输出Tensor的形状和数据类型与输入 x 相同。 参数： x (Tensor) - 输入的概率值。数据类型为 float32 、fl...

videoshare 论坛示例 概述 systemsharevideo param callback(ret) 示例代码 可用性 videoshare 立即使用 systemsharevideo 论坛示例 为帮助用户更快更好的使用模块,论坛维护了一个示例 ,示例中包含示例代码 概述 模块要求 编译环境(打包环境) 和安...

15.2 马尔可夫随机场（MRF） 15.2 马尔可夫随机场（MRF） 马尔可夫随机场（Markov Random Field）是一种典型的马尔可夫网，即使用无向边来表达变量间的依赖关系。在马尔可夫随机场中，对于关系图中的一个子集，若任意两结点间都有边连接，则称该子集为一个团；若再加一个结点便不能形成团，则称该子集为极大团 。MRF使用势函数 来...

域名选择重要吗？ 非常重要，域名选择好不好，是网站能否出排名的重要因素： 新老域名选择: 建议：老域名 不建议：若做百度，不建议注册全新域名 不建议：若做百度，不建议非主流后缀域名，如.tw, .top 这种域名在百度很难出效果。 禁止：禁止批量注册明显有规律的域名，比如域名前缀均为某字符开头且域名长度相同。 老域名的获得方式: ...

7.1. 优化与深度学习 7.1.1. 优化与深度学习的关系 7.1.2. 优化在深度学习中的挑战 7.1.2.1. 局部最小值 7.1.2.2. 鞍点 7.1.3. 小结 7.1.4. 练习 7.1.5. 参考文献 7.1. 优化与深度学习 本节将讨论优化与深度学习的关系，以及优化在深度学习中的挑战。在一个深度学习问题中，我们通常会预...