从数据角度看Paddle的深度学习网络
不同的“paddle.fluid.layers.具体层”，设置损失函数、优化函数组成网络，各层输出输入对应关系、参数由系统自动计算。2.2、动态图2.2.1、以自定义类形式...
第三课笔记
、数据对应的标签、将数组转换成张量
c.构建线性回归模型
d.构建优化器和损失函数...
6月份积分兑换
/机器人
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实践指南，一站式教学搞懂文本信息抽取
近日，自然语言处理领域权威排行榜——GLUE（通用语言理解评估基准）新排名出炉。百度自研的语义理解技术与平台文心（ERNIE）以90.9...
论小白逆袭大神的度日如年
EASY DL的集训营，从经典版一直跟着学习到专业版，越来越被人工智能的魅力所吸引。尤其是学到Easy DL的时候，被各种调参所优化的模型性能深深...
数据增广的道路是正义的吗？
昨天看了大佬的直播，介绍比赛经验（https://live.bilibili.com/21689802）。期间老师说，数据增广是调整、优化...
真心在用，真心建议
1，我们在用API调用接口的方式调用UNIT，然后呢我们每次请求完训练后，就会有10-20秒的时间是无法对话的。建议优化一下，就是在...
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...
