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大約有 330 項(xiàng)符合查詢結(jié)果 ,庫內(nèi)數(shù)據(jù)總量為 78,250 項(xiàng)。(搜索耗時(shí):0.0313秒)

271.Keras 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

讓我們將模型從 MPL 修改為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN),解決我們?cè)缙诘臄?shù)字識(shí)別問題。 CNN可以表示如下: ![](https://atts.w3cschool.cn/attachments/day_211015/202110151508082451.jpg) ### 該模型的核心特征如下 - 輸入層由 (1, 8, 28) 個(gè)值組成。 - 第一層...

http://m.hgci.cn/keras_zw/keras_zw-fo3x3kct.html

272.scikit-learn 線性模型

下面是一組用于回歸的方法, 其中目標(biāo)值是特征的線性組合。在數(shù)學(xué)表示法中,如果表示預(yù)測(cè)值,那么有: 在整個(gè)模型中, 我們定義向量 作為 coef_,定義作為 intercept_。 若需要使用廣義線性模型進(jìn)行分類, 請(qǐng)看 Logistic regression ...

http://m.hgci.cn/gkiwe/gkiwe-xd2e3rc1.html

273.scikit-learn 成對(duì)度量,近似關(guān)系和內(nèi)核

sklearn.metrics.pairwise子模塊工具的實(shí)用程序,以評(píng)估成對(duì)距離或樣品集的近似關(guān)系。 該模塊包含距離度量和內(nèi)核。這里對(duì)兩者進(jìn)行了簡(jiǎn)要總結(jié)。 距離度量函數(shù)d(a, b),如果對(duì)象a和b被認(rèn)為比對(duì)象a和c更相似 ,則d(a, b) < d(a, c)。兩個(gè)...

http://m.hgci.cn/gkiwe/gkiwe-wpo73rd6.html

274.TensorFlow定義生成常量的操作

#版權(quán)所有2015 TensorFlow作者.版權(quán)所有. # #根據(jù)Apache許可證版本2.0(“許可證”)許可; #除非符合許可證,否則您不得使用此文件. #您可以獲得許可證的副本 # #http ://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 # #除非適用法律要求或書...

http://m.hgci.cn/tensorflow_python/tensorflow_python-6z392d31.html

275.scikit-learn 雙聚類

可以使用sklearn.cluster.bicluster模塊進(jìn)行Biclustering(雙聚類) 。 雙聚類算法同時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)矩陣的行和列進(jìn)行聚類。而這些行列的聚類稱之為雙向簇(biclusters)。每一次聚類都會(huì)基于原始數(shù)據(jù)矩陣確定一個(gè)子矩陣, 并且這些子矩陣具有一些...

http://m.hgci.cn/gkiwe/gkiwe-5ahk3rcl.html

276.PyTorch NLP From Scratch: 基于注意力機(jī)制的 seq2seq 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)翻譯

原文: https://pytorch.org/tutorials/intermediate/seq2seq_translation_tutorial.html 作者: Sean Robertson 這是關(guān)于“從頭開始進(jìn)行 NLP”的第三篇也是最后一篇教程,我們?cè)谄渲芯帉懽约旱念惡秃瘮?shù)來預(yù)處理數(shù)據(jù)以完成 NLP 建模任務(wù)。 我們希望在完...

http://m.hgci.cn/pytorch/pytorch-9dfn3bnh.html

277.AI人工智能 使用遺傳算法實(shí)現(xiàn)解決方案

本節(jié)向您介紹使用遺傳算法實(shí)現(xiàn)解決方案。 **生成位模式** 以下示例顯示了如何根據(jù) One Max 問題生成一個(gè)包含15個(gè)字符串的位串。 如下所示導(dǎo)入必要的軟件包 - ```python import random from deap import base, creator, tools ``` 定義評(píng)估函數(shù)。 ...

http://m.hgci.cn/artificial_intelligence/artificial_intelligence-68q43cdf.html

278.scikit-learn 多類和多標(biāo)簽算法

警告 scikit-learn中的所有分類器都可以開箱即用進(jìn)行多分類。除非您想嘗試不同的多類策略,否則無需使用sklearn.multiclass模塊。 sklearn.multiclass 模塊通過將 multiclass和 multilabel分類問題分解為二分類問題,實(shí)現(xiàn)了meta-estimators(元估...

http://m.hgci.cn/gkiwe/gkiwe-kbgz3rcc.html

279.Pytorch 張量屬性

> 原文:[PyTorch 張量屬性_blank](https://pytorch.org/docs/stable/tensor_attributes.html) 每個(gè)`torch.Tensor`具有 `torch.dtype` , `torch.device` 和 `torch.layout` 。 ## torch類型 ------ ``` class torch.dtype? ``` `torch.dtype` 是表示 `torch.Tensor` 的數(shù)據(jù)類型的對(duì)象。 P...

http://m.hgci.cn/pytorch/pytorch-8ixf3bwh.html

280.TensorFlow生成隨機(jī)數(shù)操作

#版權(quán)所有2015 TensorFlow作者.版權(quán)所有.#根據(jù)Apache許可證版本2.0(“許可證”)許可; #除非符合許可證,否則您不得使用此文件. #您可以獲得許可證的副本#http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0#除非適用法律要求或書面同意軟件 根...

http://m.hgci.cn/tensorflow_python/tensorflow_python-5s4x2flq.html

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讓我們將模型從 MPL 修改為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN),解決我們?cè)缙诘臄?shù)字識(shí)別問題。 CNN可以表示如下: ![](https://atts.w3cschool.cn/attachments/day_211015/202110151508082451.jpg) ### 該模型的核心特征如下 - 輸入層由 (1, 8, 28) 個(gè)值組成。 - 第一層...

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下面是一組用于回歸的方法, 其中目標(biāo)值是特征的線性組合。在數(shù)學(xué)表示法中,如果表示預(yù)測(cè)值,那么有: 在整個(gè)模型中, 我們定義向量 作為 coef_,定義作為 intercept_。 若需要使用廣義線性模型進(jìn)行分類, 請(qǐng)看 Logistic regression ...

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273.scikit-learn 成對(duì)度量,近似關(guān)系和內(nèi)核

sklearn.metrics.pairwise子模塊工具的實(shí)用程序,以評(píng)估成對(duì)距離或樣品集的近似關(guān)系。 該模塊包含距離度量和內(nèi)核。這里對(duì)兩者進(jìn)行了簡(jiǎn)要總結(jié)。 距離度量函數(shù)d(a, b),如果對(duì)象a和b被認(rèn)為比對(duì)象a和c更相似 ,則d(a, b) < d(a, c)。兩個(gè)...

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274.TensorFlow定義生成常量的操作

#版權(quán)所有2015 TensorFlow作者.版權(quán)所有. # #根據(jù)Apache許可證版本2.0(“許可證”)許可; #除非符合許可證,否則您不得使用此文件. #您可以獲得許可證的副本 # #http ://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 # #除非適用法律要求或書...

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275.scikit-learn 雙聚類

可以使用sklearn.cluster.bicluster模塊進(jìn)行Biclustering(雙聚類) 。 雙聚類算法同時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)矩陣的行和列進(jìn)行聚類。而這些行列的聚類稱之為雙向簇(biclusters)。每一次聚類都會(huì)基于原始數(shù)據(jù)矩陣確定一個(gè)子矩陣, 并且這些子矩陣具有一些...

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276.PyTorch NLP From Scratch: 基于注意力機(jī)制的 seq2seq 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)翻譯

原文: https://pytorch.org/tutorials/intermediate/seq2seq_translation_tutorial.html 作者: Sean Robertson 這是關(guān)于“從頭開始進(jìn)行 NLP”的第三篇也是最后一篇教程,我們?cè)谄渲芯帉懽约旱念惡秃瘮?shù)來預(yù)處理數(shù)據(jù)以完成 NLP 建模任務(wù)。 我們希望在完...

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277.AI人工智能 使用遺傳算法實(shí)現(xiàn)解決方案

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278.scikit-learn 多類和多標(biāo)簽算法

警告 scikit-learn中的所有分類器都可以開箱即用進(jìn)行多分類。除非您想嘗試不同的多類策略,否則無需使用sklearn.multiclass模塊。 sklearn.multiclass 模塊通過將 multiclass和 multilabel分類問題分解為二分類問題,實(shí)現(xiàn)了meta-estimators(元估...

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279.Pytorch 張量屬性

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#版權(quán)所有2015 TensorFlow作者.版權(quán)所有.#根據(jù)Apache許可證版本2.0(“許可證”)許可; #除非符合許可證,否則您不得使用此文件. #您可以獲得許可證的副本#http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0#除非適用法律要求或書面同意軟件 根...

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