百度飞桨深度学习笔记

吴恩达深度学习笔记(21)-神经网络的权重初始化为什么要随机？

随机初始化（Random+Initialization）当你训练神经网络时，权重随机初始化是很重要的。对于逻辑回归，把权重初始化为0当然也是可以的。但是对于一个神经网络，如果你把权重或者参数都初始化为0，那么梯度下降将不会起作用。让我们看看这是为什么？有两个输入特征，n^([0])=2，2个隐藏层单元n^([1])就等于2。因此与一个隐藏层相关的矩阵，或者说W^([1])是2*2的矩阵，假设把它初
极客Array·2023-07-22 04:51

飞桨AI for Science线下交流会：汇聚科学计算人才，携手共建繁荣社区

7月13日，飞桨携手人工智能科学计算领域（AIforScience）头部专家学者、高校和科研机构老师，以及相关行业从业者在上海百度飞桨赋能中心举办了飞桨科学计算线下交流会。
飞桨PaddlePaddle·2023-07-21 15:43

PaddleSlim +OpenVINO助力开发者实现Al模型量化与部署

基于百度飞桨与英特尔在量化方面的深度合作，7月28日，百度飞桨与英特尔团队的资深工程师将与大家共同探讨量化压缩与推理的联合优化问题，介绍OpenVINOTM如何对PaddleSlim量化模型进行支持。
飞桨PaddlePaddle·2023-07-21 15:42

赛桨PaddleScience v1.0正式版发布，飞桨科学计算能力全面升级！

百度飞桨作为拥有国内最大开源用户群体的深度学习平
飞桨PaddlePaddle·2023-07-21 15:12

跟着核心开发者聊聊大模型应用、框架开源那些事儿

7月15日，开发者们相约百度飞桨（张江）人工智能产业赋能中心，一起度过了别开生面的开发者嘉年华活动。嘉年华为开发者们准备了极客风的活动现场以及精心准备的环节，吸引了超过100名AI开发者线下参与。
飞桨PaddlePaddle·2023-07-21 15:12

PaddleSlim +OpenVINO助力开发者实现Al模型量化与部署

基于百度飞桨与英特尔在量化方面的深度合作，7月28日，百度飞桨与英特尔团队的资深工程师将与大家共同探讨量化压缩与推理的联合优化问题，介绍OpenVINOTM如何对PaddleSlim量化模型进行支持。
飞桨PaddlePaddle·2023-07-21 15:12

跟着核心开发者聊聊大模型应用、框架开源那些事儿

7月15日，开发者们相约百度飞桨（张江）人工智能产业赋能中心，一起度过了别开生面的开发者嘉年华活动。嘉年华为开发者们准备了极客风的活动现场以及精心准备的环节，吸引了超过100名AI开发者线下参与。
飞桨PaddlePaddle·2023-07-21 15:12

赛桨PaddleScience v1.0正式版发布，飞桨科学计算能力全面升级！

百度飞桨作为拥有国内最大开源用户群体的深度学习平
飞桨PaddlePaddle·2023-07-21 15:41

深度学习笔记(二)——激活函数原理与实现

深度学习笔记(二)——激活函数原理与实现闲聊昨天详细推了下交叉熵，感觉还可以，今天继续加油。ReLU原理定义：ReLU是修正线性单元(rectifiedlinearunit),在0和x之间取最大值。
没有顶会的咸鱼·2023-07-20 16:18

pycharm连接服务器详细步骤

深度学习笔记第一章Pycharm连接服务器文章目录深度学习笔记前言一、操作步骤二、连接步骤三、代码运行四、注意事项1、代码同步总结前言本文主要介绍Pycharm连接远程服务器实现代码运行的步骤。
SHEN,Q.F·2023-07-20 06:15

【深度学习笔记】梯度消失与梯度爆炸

本专栏是网易云课堂人工智能课程《神经网络与深度学习》的学习笔记，视频由网易云课堂与deeplearning.ai联合出品，主讲人是吴恩达AndrewNg教授。感兴趣的网友可以观看网易云课堂的视频进行深入学习，视频的链接如下：神经网络和深度学习-网易云课堂也欢迎对神经网络与深度学习感兴趣的网友一起交流~目录1梯度消失与梯度爆炸2初始化权重1梯度消失与梯度爆炸训练神经网络，尤其是深度神经网络所面临的一
洋洋Young·2023-07-19 10:50

【深度学习笔记】wins+anaconda虚拟环境中jupyter notebook添加内核

参考文章：(9条消息)jupyternotebook添加kernel的方法_TTdreamloong的博客-CSDN博客_jupyter添加内核JupyterNotebook介绍、安装及使用教程-知乎(zhihu.com)问题描述：jupyernotebook中没有适配虚拟环境的内核可选1、下载jupyternotebook我是使用的anaconda虚拟环境，常规来说，安装了Anaconda发行版
aalekvar·2023-07-19 10:10

【机器学习】百度飞桨AI Studio平台项目：基于卷积神经网络分类方法的人脸颜值打分

基于卷积神经网络分类方法的人脸颜值打分说在前面实验数据解决过程1、Precondition2、DatasetPreparation3、NetworkConfiguration4、ModelsTraining5、ModelsEvaluation6、ModelsPrediction7、Conclusion源代码1、Prediction2、DatasetPreparation3、NetworkConfi
夹小汁·2023-07-17 14:53

百度飞桨 PaddlePaddle 深度学习打卡7日营 -DAY3 人脸关键点检测（卷积神经网络）

DAY3人脸关键点检测课程链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/course/introduce/67712.5#################################################################春雨讲作业实践题：QQ群里有两个代码，加进去即可客观题：Q1图像分类Q2摄像头对垃圾分类是图像分类任务Q3猫狗识别是单
Jason_____Wang·2023-07-17 14:22

卷积神经网络识别人脸项目—使用百度飞桨ai计算

卷积神经网络识别人脸项目的详细过程整个项目需要的准备文件：下载链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1WEndfi14EhVh-8Vvt62I_w提取码：7777链接：https://pan.baidu.com/s/10weqx3r_zbS5gNEq-xGrzg提取码：77771、模型推理文件2、模型转换文件1、数据集准备数据集的文件夹格式如下图：一共两个文件夹images文
chenyu128·2023-07-17 14:21

【深度学习笔记3.2 正则化】Dropout

关于dropout的理解与总结：dropout是什么？参考文献[1]dropout会让train变差，让test变好。一般的如果在train-set上表现好，在test-set上表现差，用dropout才有效果。使用dropout是为了避免过拟合。(来自网友)下图来自文献[3] 上图中的思想就是说：Dropout是一种正则化技术，是防止过拟合最有效的方法，然而在以下几种情况下使用dropout会损
取取经·2023-07-17 08:28

吴恩达深度学习笔记整理（四）—— 超参数调试、正则化以及优化

目录改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化训练，验证，测试集（Train/Dev/Testsets）偏差和方差权衡方差和偏差的问题正则化为什么只正则化参数？为什么不再加上参数呢？为什么正则化有利于预防过拟合呢？为什么压缩2范数，或者弗罗贝尼乌斯范数或者参数可以减少过拟合？dropout正则化。其他正则化方法归一化输入1.零均值2.归一化方差。为什么使用归一化处理输入？梯度消失/梯度爆炸神经网
梦想的小鱼·2023-07-17 08:27

【深度学习笔记】偏差与方差

本专栏是网易云课堂人工智能课程《神经网络与深度学习》的学习笔记，视频由网易云课堂与deeplearning.ai联合出品，主讲人是吴恩达AndrewNg教授。感兴趣的网友可以观看网易云课堂的视频进行深入学习，视频的链接如下：神经网络和深度学习-网易云课堂也欢迎对神经网络与深度学习感兴趣的网友一起交流~目录1偏差与方差的概念2机器学习基本方法1偏差与方差的概念对于包含两个输入特征的数据集，使用逻辑回
洋洋Young·2023-07-17 08:27

深度学习笔记4：正则化和dropout

结构风险函数模型的结构风险函数包括了经验风险项和正则项，通常可以表示成如下式子：θ∗=arg⁡min⁡θ1N∑i=1NL(yi,f(xi,θ))+λϕ(θ)\theta^*=\arg\min_\theta\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}L(y_i,f(x_i,\theta))+\lambda\phi(\theta)θ∗=argminθN1∑i=1NL(yi,f(xi,θ))+λϕ
春花幼稚园陈同学·2023-07-17 08:27

【深度学习笔记】正则化与 Dropout

本专栏是网易云课堂人工智能课程《神经网络与深度学习》的学习笔记，视频由网易云课堂与deeplearning.ai联合出品，主讲人是吴恩达AndrewNg教授。感兴趣的网友可以观看网易云课堂的视频进行深入学习，视频的链接如下：神经网络和深度学习-网易云课堂也欢迎对神经网络与深度学习感兴趣的网友一起交流~目录1正则化方法2Dropout随机失活1正则化方法如果神经网络过度拟合了数据（即存在高方差问题）
洋洋Young·2023-07-17 08:26

深度学习笔记之Transformer(四)铺垫：层标准化(Layer Normalization)

深度学习笔记之Transformer——层标准化[LayerNormalization]引言回顾：批标准化问题描述问题处理层标准化批标准化无法处理的问题引言在介绍Transformer\text{Transformer
静静的喝酒·2023-07-16 15:50

深度学习笔记之Transformer(五) Position Embedding铺垫:Word2vec

深度学习笔记之Transformer——PositionEmbedding铺垫：Word2vec引言回顾：关于词特征表示的One-hot\text{One-hot}One-hot编码目标函数构建关于语料库与任务目标似然函数构建
静静的喝酒·2023-07-16 15:50

深度学习笔记之卷积神经网络(二)图像卷积操作与卷积神经网络

深度学习笔记之卷积神经网络——图像卷积操作与卷积神经网络引言回顾：图像卷积操作补充：卷积核不是卷积函数卷积神经网络卷积如何实现特征描述/提取卷积神经网络中的卷积核的反向传播过程场景构建与前馈计算卷积层关于卷积核的反向传播过程卷积层关于输入的反向传播过程引言上一节介绍了卷积的基本思想以及图像卷积操作
静静的喝酒·2023-07-16 15:49

深度学习笔记之稀疏自编码器

深度学习笔记之稀疏自编码器引言引子：题目描述正确答案：ABCD\mathcalA\mathcalB\mathcalC\mathcalDABCD题目解析介绍：自编码器欠完备自编码器正则自编码器从先验角度解释稀疏自编码器稀疏自编码器的构建引言本节以一道算法八股题为引
静静的喝酒·2023-07-16 15:49

深度学习笔记之残差网络(ResNet)

深度学习笔记之残差网络[ResNet]引言引子：深度神经网络的性能问题核心问题：深层神经网络训练难残差网络的执行过程残差网络结构为什么能够解决核心问题残差网络的其他优秀性质引言本节将介绍残差网络(ResidualNetwork
静静的喝酒·2023-07-16 15:19

深度学习笔记之Transformer(八)Transformer模型架构基本介绍

机器学习笔记之Transformer——Transformer模型架构基本介绍引言回顾：简单理解：Seq2seq\text{Seq2seq}Seq2seq模型架构与自编码器自注意力机制Transformer\text{Transformer}Transformer架构关于架构的简单认识多头注意力机制包含掩码的多头注意力机制基于位置信息的前馈神经网络残差网络与层标准化操作编码器的输出与信息传递关于预
静静的喝酒·2023-07-16 14:15

2020-3-5 深度学习笔记12 - 深度学习应用 4（其他应用-推荐系统 / 知识表示、推理和回答）

第十二章应用中文官网英文原版2020-2-29深度学习笔记12-深度学习应用1（大规模深度学习）2020-3-1深度学习笔记12-深度学习应用2（计算机视觉，语音识别）2020-3-2深度学习笔记12-
没人不认识我·2023-07-16 12:31

WAIC 2021 | 共话AI开源开放之道，赢取惊喜好礼！

百度飞桨作为国内开源最早、技术领先的产业级深度学习平台，围绕产业、人才、社区持续构建AI生态。繁荣的开源社区离不开优秀的开源项目和开发者共建，7月8日-10日，世界人工智能大会(简称W
飞桨PaddlePaddle·2023-07-15 15:14

Kaggle平台5个月2块银牌晋级Competition Expert历程

目录赛前学习经历第一个kaggle赛-CV分类赛第二个kaggle赛-CV分割赛赛前学习经历参加Kaggle赛从2020年12月开始，在此之前参加了3次百度飞桨的课程。
边缘计算NVIDIA&Rockchip·2023-07-15 03:37

【深度学习笔记】浅层神经网络

本专栏是网易云课堂人工智能课程《神经网络与深度学习》的学习笔记，视频由网易云课堂与deeplearning.ai联合出品，主讲人是吴恩达AndrewNg教授。感兴趣的网友可以观看网易云课堂的视频进行深入学习，视频的链接如下：https://mooc.study.163.com/course/2001281002也欢迎对神经网络与深度学习感兴趣的网友一起交流~目录1神经网络的结构2激活函数3随机初始
洋洋Young·2023-07-15 02:27

【深度学习笔记】深层神经网络

本专栏是网易云课堂人工智能课程《神经网络与深度学习》的学习笔记，视频由网易云课堂与deeplearning.ai联合出品，主讲人是吴恩达AndrewNg教授。感兴趣的网友可以观看网易云课堂的视频进行深入学习，视频的链接如下：神经网络和深度学习-网易云课堂也欢迎对神经网络与深度学习感兴趣的网友一起交流~目录1深层神经网络2为什么使用深层表示3参数与超参数1深层神经网络从技术层面上说，Logistic
洋洋Young·2023-07-15 02:27

【深度学习笔记】训练 / 验证 / 测试集

本专栏是网易云课堂人工智能课程《神经网络与深度学习》的学习笔记，视频由网易云课堂与deeplearning.ai联合出品，主讲人是吴恩达AndrewNg教授。感兴趣的网友可以观看网易云课堂的视频进行深入学习，视频的链接如下：神经网络和深度学习-网易云课堂也欢迎对神经网络与深度学习感兴趣的网友一起交流~在训练神经网络时，我们需要做出很多决策，例如神经网络分多少层、每层含有多少隐藏单元、学习率是多少、
洋洋Young·2023-07-15 02:17

百度飞桨携手联合国教科文组织共促全球高等教育数字化进程

百度飞桨响应联合国教科文组织，积极践行“共商、共建、共享”的全球合作理念，紧跟全球教育创新的步伐，推出面向全球高校教学人员的微认证英文课程——《AI科普与零代码实践》。
飞桨PaddlePaddle·2023-07-14 13:51

聚焦前沿技术产业应用，文心大模型应用研讨会于广州顺利举办

为进一步探索AI大模型的产业实践，2023年7月4日下午，由文心大模型和飞桨主办的“AI私享会-文心大模型企业应用研讨-广州站”于百度飞桨（广州）人工智能产业赋能中心顺利举办。
飞桨PaddlePaddle·2023-07-14 13:50

聚焦前沿技术产业应用，文心大模型应用研讨会于广州顺利举办

为进一步探索AI大模型的产业实践，2023年7月4日下午，由文心大模型和飞桨主办的“AI私享会-文心大模型企业应用研讨-广州站”于百度飞桨（广州）人工智能产业赋能中心顺利举办。
飞桨PaddlePaddle·2023-07-14 13:50

百度飞桨携手联合国教科文组织共促全球高等教育数字化进程

百度飞桨响应联合国教科文组织，积极践行“共商、共建、共享”的全球合作理念，紧跟全球教育创新的步伐，推出面向全球高校教学人员的微认证英文课程——《AI科普与零代码实践》。
飞桨PaddlePaddle·2023-07-14 13:20

手把手教你落地大模型应用创意！全新AI达人创造营限时招募

AI达人创造营是百度飞桨领航团为提升开发者的AI应用落地能力推出的特色培养方案，2021年至今已成功举办三期，第四期全面接入大模型技术与能力。面向学员不限专业、不限人群！
飞桨PaddlePaddle·2023-07-14 12:45

中关村软件园与百度飞桨启动AI人才培养计划：AI发展，人才先行

3月12日，中关村软件园与百度飞桨在北京共同启动“中关村智酷×百度飞桨AI人才培养计划”，双方将共同致力于为企业创造AI产业技术交流平台、搭建AI应用人才培养机制，重点培育一批具备AI技术能力并能将其应用于行业的高素质人才
·2023-07-13 15:56

百度飞桨 AI Studio 上的 ChatGLM-6B 初探

对于资源有限，但是还想尝试大模型的同学，可以使用百度飞桨的AIStudio。AIStudio的入门请看：百度飞桨薅羊毛入门教程。接下来，我们就来看看如何使用百度飞桨AIStudio来使用C
啊阿伟啊·2023-07-09 16:06

嘉楠科技加入硬件生态共创计划，共同打造一站式AI解决方案

近日，嘉楠科技与百度飞桨签署硬件生态共创计划合作协议，正式加入由飞桨发起的硬件生态共创计划。当前双方的合作主要基于嘉楠科技勘智系列AI芯片产品。
飞桨PaddlePaddle·2023-06-22 04:11

ICML 2021顶会来袭，百度飞桨AI硬实力集中展现

百度飞桨亮相ICML展现多面AI技术实力ICML（机器学习国际会议）作为国际机器学习学
·2023-06-21 18:48

海飞科加入硬件生态共创计划，共建通用计算人工智能生态

近日，海飞科（北京）科技有限公司与百度飞桨签署硬件生态共创计划合作协议，正式加入由飞桨发起的硬件生态共创计划。当前双方的合作主要基于海飞科CompassC10通用GPU芯片系列产品。
·2023-06-21 16:09

320万开发者在用的飞桨，全新发布推理部署导航图：打通AI应用最后一公里

深度学习框架的行列中，百度飞桨的实力一直让人无法忽视。因此，飞桨也已吸引了大量使用者，构建了无数工业级应用。
·2023-06-21 16:31

嘉楠科技加入硬件生态共创计划，共同打造一站式AI解决方案

近日，嘉楠科技与百度飞桨签署硬件生态共创计划合作协议，正式加入由飞桨发起的硬件生态共创计划。当前双方的合作主要基于嘉楠科技勘智系列AI芯片产品。
·2023-06-21 16:57

嘉楠科技加入硬件生态共创计划，共同打造一站式AI解决方案

近日，嘉楠科技与百度飞桨签署硬件生态共创计划合作协议，正式加入由飞桨发起的硬件生态共创计划。当前双方的合作主要基于嘉楠科技勘智系列AI芯片产品。
·2023-06-20 18:37

海飞科加入硬件生态共创计划，共建通用计算人工智能生态

近日，海飞科（北京）科技有限公司与百度飞桨签署硬件生态共创计划合作协议，正式加入由飞桨发起的硬件生态共创计划。当前双方的合作主要基于海飞科CompassC10通用GPU芯片系列产品。
·2023-06-20 18:31

走进国产深度学习框架——百度飞桨（paddlepaddle）

走进国产深度学习框架——百度飞桨什么是飞桨飞桨初体验创建数据变量/常量网络搭建数据操作搭建网络与执行器网络运行安装飞桨windows环境下使用pip安装CPU版本windows环境下使用pip安装CUDA10
a沧海云帆a·2023-06-20 11:37

深度学习笔记之循环神经网络(六)长短期记忆神经网络(LSTM)

深度学习笔记之循环神经网络——长短期记忆神经网络[LSTM]引言回顾：RNN\text{RNN}RNN的反向传播过程RNN\text{RNN}RNN反向传播的梯度消失问题长短期记忆神经网络遗忘门结构输入门结构遗忘门与输入门的特征融合操作输出门结构个人感悟引言上一节介绍了循环神经网络
静静的喝酒·2023-06-19 18:55

深度学习笔记之循环神经网络(八)LSTM的轻量级变体——门控循环单元(GRU)

深度学习笔记之LSTM轻量级变体——门控循环单元[GRU]引言回顾：LSTM\text{LSTM}LSTM的前馈计算过程LSTM\text{LSTM}LSTM的问题GRU\text{GRU}GRU的前馈计算过程
静静的喝酒·2023-06-19 18:55

深度学习笔记之Transformer(三)自注意力机制

深度学习笔记之Transformer——自注意力机制引言回顾：缩放点积注意力机制自注意力机制自注意力机制与RNN,CNN\text{RNN,CNN}RNN,CNN的对比简单介绍：卷积神经网络处理序列信息的原理从计算复杂度的角度观察位置编码引言上一节对注意力分数
静静的喝酒·2023-06-19 18:52
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