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神经网络 定义网络 损失函数 反向传播 更新权重 神经网络 译者：@小王子 校对者：@李子文 神经网络可以使用 torch.nn 包构建. autograd 实现了反向传播功能, 但是直接用来写深度学习的代码在很多情况下还是稍显复杂, torch.nn 是专门为神经网络设计的模块化接口. nn 构建于 Autograd...

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搭建神经网络 定义 Module 类 flow.nn.functional Module 容器 搭建神经网络 ​神经网络的各层，可以使用 oneflow.nn 名称空间下的 API 搭建，它提供了构建神经网络所需的常见 Module（如 oneflow.nn.Conv2d ，oneflow.nn.ReLU 等等）。 用于搭建网络的所有 Mo...

Deeplearning Algorithms tutorial 应用领域 优缺点 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。苹果业已开始全面拥抱机器学习，新...

Deeplearning Algorithms tutorial BP神经网络 算法描述 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。苹果业已开始全面拥抱机器学...

训练神经网络 训练神经网络 PaddlePaddle Fluid支持单机训练和多节点训练。每种训练模式下，都支持多种训练方法，本部分包含以下内容： 单机训练 多机训练 模型/变量的保存、载入与增量训练

神经网络层 神经网络层 卷积 池化 图像检测 序列 数学操作 激活函数 损失函数 数据输入输出 控制流 稀疏更新 使用DataFeeder传入训练/预测数据 学习率调度器 张量 原文: http://paddlepaddle.org/documentation/docs/zh/1.3/api_guides/low_le...

卷积神经网络 概述 目标 本教程的重点 模型架构 代码组织 CIFAR-10 模型 模型输入 模型预测 模型训练 开始执行并训练模型 评估模型 在多个GPU板卡上训练模型 在多个设备中设置变量和操作 启动并在多个GPU上训练模型 下一步 卷积神经网络 注意: 本教程适用于对Tensorflow有丰富经验的用户，...