PyTorch深度学习 深度学习构建模块: Affine maps, non-linearities and objectives Affine Maps Non-Linearities(非线性) Softmax and Probabilities(Softmax和概率分布) Objective Functions(目标函数) Optimizati...

迈向深度学习 迈向深度学习 虽然我们的神经网络给出了令人印象深刻的表现，但是这个过程有一些神秘。网络中的权重和偏置是自动被发现的。这意味着我们不能对神经网络的运作过程有一个直观的解释。我们可以找到什么方法来理解我们的网络分类手写数字的原则吗？并且，在知道了这些原则后，我们能够帮助神经网络做得更好么？ 为了更加清晰地解释这个问题，我们假设数十年后神经...

深度学习基础 内容简介 使用方法 使用CPU训练 使用GPU训练 贡献新章节 深度学习基础 本章由6篇文档组成，它们按照简单到难的顺序排列，将指导您如何使用PaddlePaddle完成基础的深度学习任务 本章文档涉及大量了深度学习基础知识，也介绍了如何使用PaddlePaddle实现这些内容，请参阅以下说明了解如何使用： 内容简介 ...

在Alluxio上运行深度学习框架 深度学习的数据挑战 Alluxio如何帮助解决深度学习的存储问题 设置 Alluxio FUSE 使用Tensorflow访问Alluxio FUSE 在Alluxio上运行深度学习框架 内容列表 随着数据集规模的增大以及计算能力的增强，深度学习已成为人工智能的一项流行技术。能够获取的数据...

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4.5.1. 计算机视觉 4.5.2. 自然语言处理

Deeplearning Algorithms tutorial 深度学习(Deep Learning) 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。苹果业已开始...

人工智能、机器学习、深度学习的关系 机器学习 深度学习

4.1 模型构造 4.2 模型参数的访问、初始化和共享 4.3 模型参数的延后初始化 4.4 自定义层 4.5 读取和存储 4.6 GPU计算

使用PyTorch进行深度学习 深度学习构建模块：仿射变换, 非线性函数以及目标函数 仿射变换 非线性函数 Softmax和概率 目标函数 优化和训练 使用PyTorch创建网络组件 示例: 基于逻辑回归与词袋模式的文本分类器 使用PyTorch进行深度学习 译者：bdqfork 校对者：FontTian 作者 : Ro...