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适用...
7日强化学习小结
Atari模型,里面用了若干个卷积和全连接,我使用DQN训练了4天4次,每次使用不同的超参数,然而结果非常让我失望,测试reward稳稳的1.0分...
实现生成对抗网络的问题
我在尝试用动态图去实现生成对抗网络的时候,就如我下面这段主函数,在每一轮结束,我用测试函数带入生成函数G,得出来的图并没有发生变化。所以我...
第二课-数据获取与处理
data preprocessing(标准化) 5. 图片数据准备data preparation(训练+测试阶段) 6. 图片数据增强data...
神经网络训练过程的超参数调节
敛。
网络结构:不同的问题需要适应自身的网络结构,并不存在能够在所有的测试集中带来高准确率的标准网络架构。建议在已有的成熟结构基础上,进行适当的...
【AI达人养成营】学习心得
部署支持,转战飞桨前景光明啊。飞桨中训练数据和测试数据一般封装成名为reader的函数对象,调用后返回Python yield...
深度学习框架的五大核心组件
,也为了给一些想要自己亲手搭建深度学习框架的朋友提供一些基础性的指导,日前来自苏黎世联邦理工学院计算机科学系的硕士研究生Gokula...
【人像特效】户口簿识别
5.测试结论和建议
测试下来,整体识别效果不错。户口本的很准确,速度也很快,用起来非常的方便。可以用于:身份信息登记使用户口本识别技术...
百度飞桨亮相软件绿色联盟开发者大会
推荐等应用超大规模稀性特征、万亿级模型参数在线持续学习、终生学习的挑战,以及硬件层面异构计算等挑战等,百度飞桨推出了轻量级的端侧推理引擎...
AI ProCon百度飞桨全程高光
的ERNIE2.0知识增强的语义理解框架为例,其核心特征“可持续学习”正需基于超大规模语料、大规模GPU集群每天持续进行多种任务下的预训练。目前...