随笔分类 - 系统框架
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摘要：http好比普通话，rpc好比团伙内部黑话。讲普通话，好处就是谁都听得懂，谁都会讲。
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摘要：Reads/writes RecordIO data format, supporting sequential read and write.
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摘要：介绍过去几年中数个在 ImageNet 竞赛（一个著名的计算机视觉竞赛）取得优异成绩的深度卷积神经网络。
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摘要：卷积神经网络（convolutional neural network）。它是近年来深度学习能在计算机视觉中取得巨大成果的基石，它也逐渐在被其他诸如自然语言处理、推荐系统和语音识别等领域广泛使用。
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摘要：MXNet 使用 context 来指定用来存储和计算的设备，例如可以是 CPU 或者 GPU。默认情况下，MXNet 会将数据创建在主内存，然后利用 CPU 来计算。在 MXNet 中，CPU 和 GPU 可分别由 cpu() 和 gpu() 来表示。
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摘要：虽然 Gluon 提供了大量常用的层，但有时候我们依然希望自定义层。本节将介绍如何使用 NDArray 来自定义一个 Gluon 的层，从而以后可以被重复调用
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摘要：我们将深入讲解模型参数的访问和初始化，以及如何在多个层之间共享同一份参数。
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摘要：进入更深的层次：模型构造、参数访问、自定义层和使用 GPU。
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摘要：除了前面介绍的权重衰减以外，深度学习模型常常使用丢弃法（dropout）来应对过拟合问题。
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摘要：当模型在训练数据集上更准确时，在测试数据集上的准确率既可能上升又可能下降。这是为什么呢？
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摘要：多层感知机（multilayer perceptron，简称MLP）是最基础的深度学习模型。
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摘要：线性回归模型适用于输出为连续值的情景，例如输出为房价。在其他情景中，模型输出还可以是一个离散值，例如图片类别。对于这样的分类问题，我们可以使用分类模型，例如softmax回归。
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摘要：使用mxnet作为教程的深度学习库，重点介绍高层抽象包gluon
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摘要：本篇介绍几种高级的矩阵初始化方法，重点介绍逗号初始化和特殊矩阵（单位阵、零阵）。
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