深度学习基础教程 内容简介 使用方法 使用CPU训练 使用GPU训练 贡献新章节 深度学习基础教程 本章由9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...

简介 简介 一、 介绍 二、历史

3. 深度学习基础 3. 深度学习基础 从本章开始，我们将探索深度学习的奥秘。作为机器学习的一类，深度学习通常基于神经网络模型逐级表示越来越抽象的概念或模式。我们先从线性回归和 softmax 回归这两种单层神经网络入手，简要介绍机器学习中的基本概念。然后，我们由单层神经网络延伸到多层神经网络，并通过多层感知机引入深度学习模型。在观察和了解了模型的过...

1. 深度学习简介 1.1. 起源 1.2. 发展 1.3. 成功案例 1.4. 特点 1.5. 小结 1.6. 练习 1.7. 参考文献 1.8. 扫码直达讨论区 1. 深度学习简介 你可能已经接触过编程，并开发过一两款程序。同时你可能读过关于深度学习或者机器学习的铺天盖地的报道，尽管很多时候它们被赋予了更广义的名字：人工智能。实际...

前言 机器学习和深度学习综述 使用Python和Numpy构建神经网络模型 飞桨开源深度学习平台介绍 使用飞桨重写房价预测模型 Numpy介绍

Day71 - 机器学习基础 Day72 - k最近邻分类 Day73 - 决策树 Day74 - 贝叶斯分类 Day75 - 支持向量机 Day76 - K-均值聚类 Day77 - 回归分析 Day78 - 深度学习入门 Day79 - Tensorflow概述 Day80 - Tensorflow实战 Day81 - Kaggl...

人工智能、机器学习、深度学习的关系 人工智能、机器学习、深度学习的关系 近些年人工智能、机器学习和深度学习的概念十分火热，但很多从业者却很难说清它们之间的关系，外行人更是雾里看花。在研究深度学习之前，我们先从三个概念的正本清源开始。 概括来说，人工智能、机器学习和深度学习覆盖的技术范畴是逐层递减的。人工智能是最宽泛的概念。机器学习是当前比较有效的一...

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...

飞桨开源深度学习平台 飞桨开源深度学习平台全景 本地模型开发和部署：数据保存在本地服务器，模型选择灵活度高 云端模型开发和部署：数据保存在云端，提供可视化GUI界面，安全高效 - 模型开发 - 预测部署 在线教育平台AI Studio 飞桨技术优势 多领域产业级模型达到业界领先水平 支持多端多平台的部署，适配多种类型硬件芯片 飞桨在各行业的...

作业 2-5 截止目前，诸位读者已经掌握了使用飞桨完成深度学习建模的方法，并且可以编写相当强大的模型。如果将每个模型部分均展开，整个模型实现有几百行代码，可以灵活的实现各种建模过程中的需求。 “横纵式”教学法编写相当强大的模型 本章内容覆盖了使用飞桨建模各方面的基础知识，但仅以手写数字识别为案例，还难以覆盖各个领域的建模经验。从下一章开始，我们正...