炼丹师读源码之DSSM Loss、Optimiz
如果有心，可以从底层构建属于自定义的loss和optimizer，有在优化器、loss、以及分布式机器学习底层架构的的小伙伴也可以选择PaddlePaddle来做相关的研究工作，个人感觉和mxnet 差异不大，都比较灵活...
百度飞桨亮相软件绿色联盟开发者大会
，方便快速实现在不同的设备场景上进行部署；广泛的硬件支持，Paddle Lite目前已经支持了8种主流的硬件，同时支持华为NPU和边缘设备...
一组图带你回顾UNIT平台的2019
丰富的资源，智能知识、设备控制、影音休闲、生活服务......多种多样，可以直接应用在各种场景当中。此外预置技能还支持快速定制优化，更符合场景...
2018AI之全民学习
由中科院、谷歌等AI专家指导的幼儿园AI教材《人工智能实验教材》在网上曝光。中国各阶段教育普及AI指日可待！
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【话题】你怎么看待AI的崛起？
随着AI在全世界范围内掀起新一轮的技术狂潮，众多巨头公司纷纷举全企业之力大举进入，国外有谷歌、亚马逊、微软等，国内以百度、阿里、腾讯等为...
PaddlePaddle技术分享
96%，可近一步优化，整体预测正确。
Day2：第二次的飞机识别优化是我认为这几天最难的一次作业。对于32*32的图片，本就不清晰，训练...
Python 中的一些小技巧
- 奇技淫巧 中就写过，记得是某次 Google 时在 stackoverflow 上发现的，不过它的最初来源应该是 Python 官方文档的某个...
强化学习七日打卡营总结
等方面
强化学习是怎么办到的--主要通过策略去探索,一步步学习,通过与环境交互得到反馈,然后优化算法
基于表格型方法求解RL...
第三节 深度学习模型前置基础
CIFAR-10数据集的图像10分类
gMLP算法
场景任务
目标检测：昆虫检测
人像分割
超参优化：
参数是从训练数据中学到的，属于...
基于深度学习的果蔬识别与定位软件
= [[6, 7, 8], [3, 4, 5], [0, 1, 2]] num_classes = 80 phi = 's...
