PaddlePaddle研究院
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介绍DeepFM的基本原理,单机部署条件下利用PaddlePaddle的模型库,从代码层面展示DeepFM是如何实现的,详细介绍了从数据集,数据处理,模型训练,到最终预测的全部过程
想飞的石头发布:2018/1/7
从开源社区、框架信息、安装流程、使用体验、框架内容等方面,全面介绍PaddlePaddle开源框架,并对框架的优势劣势进行了详细的分析
王光远发布:2017/12/28
教你如在在PaddlePaddle和TensorFlow上实现GoogleNet网络InceptionV2/V3/V4结构
胡晓曼发布:2017/12/27
详细说明了GoogLeNet的网络结构及优势,并通过PaddlePaddle和TensorFlow分别实现该网络
胡晓曼发布:2017/12/20
详细说明了VGGnet的网络结构及优势,并通过PaddlePaddle和TensorFlow分别实现该网络
胡晓曼发布:2017/12/13
介绍AlexNet,并用AlexNet对cifar-10数据进行分类,详细说明了AlexNet的网络结构及优势,并通过PaddlePaddle和TensorFlow分别实现该网络
胡晓曼发布:2017/12/6
设计一个小型CNN网络结构来对图像进行分类,了解LeNet-5网络结构对图像做分类,并用比较流行的Tensorflow框架和百度的PaddlePaddle实现LeNet-5网络结构,并对结果对比
胡晓曼发布:2017/11/29
介绍卷积神经网络如何进行一次完整的训练,包括前向传播和反向传播;讲解了卷积神经网络中反向传播的一些技巧,包括卷积层和池化层的反向传播与传统的反向传播的区别,并基于PaddlePaddle手写一个卷积神经网络
胡晓曼发布:2017/11/22
通过说明PaddlePaddle的数据格式、数据读取方式以及一个数据预处理的实例,展示在paddlepaddle里如何加载自己的数据集,转换成相应的格式,并划分train和test
胡晓曼发布:2017/11/8
基于PaddlePaddle使用文本卷积和StackLSTM层来实现一个情感分类网络,从而构建一个属于自己的情感监控AI,甚至可以通过微博的接口来监控你女朋友的情绪
金天发布:2017/11/5
详细的记录PaddlePaddle在CPU和GPU的源码编译安装过程
四年发布:2017/10/23
基于PaddlePaddle使用卷积神经网络完成一个手写数字识别任务,详细介绍了从导入数据,定义网络结构,训练模型,保存模型,到测试结果的全部过程及详细代码
胡晓曼发布:2017/10/23
介绍了PaddlePaddle的安装,以及如何通过循环神经网络实现一个文本生成任务,详细介绍了从初始化,定义网络结构,训练模型,到生成文本的全部过程
容顺林发布:2017/10/18
用五个框架共同完成一个深度学习任务,从框架使用的易用性、训练的速度、数据预处理的繁琐程度,以及显存占用大小等几个方面来进行全方位的测评,本篇文章不仅仅是一个评测,也可以作为五大框架的入门教程
金天发布:2017/10/13
从三行代码入门,从使用者的角度出发,来教大家PaddlePaddle怎么用,会有哪些坑,以及如何上手并用到实际项目中去,实现从框架安装到训练一个图片分类器的过程
金天发布:2017/10/10
手把手教你PaddlePaddle(v0.10.0)源码方式安装,手动实现镜像的下载和镜像搭建,主要针对PC不支持虚拟化技术导致无法使用Docker安装方式的情况
小辉辉发布:2017/7/17