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La recherche des mots clé
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1
Hands-On One-shot Learning with Python: Learn to implement fast and accurate deep learning models with fewer training samples using PyTorch. Code
Packt Publishing
Shruti Jadon
,
Ankush Garg
epoch
batch
u001b
metadata
cell_type
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outputs
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ebthb4ii
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Année:
2020
Langue:
english
Fichier:
ZIP, 3.70 MB
Vos balises:
0
/
0
english, 2020
2
Hands-On One-shot Learning with Python
Packt Publishing
Shruti Jadon
networks
meta
network
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dataset
parameters
architecture
neural
function
learner
task
import
models
matching
methods
embeddings
weights
lstm
siamese
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probabilistic
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diagram
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step
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features
params
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understanding
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gamma
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Année:
2020
Langue:
english
Fichier:
EPUB, 19.31 MB
Vos balises:
0
/
5.0
english, 2020
3
Python 单样本学习实用指南(2021.7.27.fix1)
iBooker it-ebooks
wizardforcel 布客飞龙 等
网
络
练
训
函
损
测
您
import
匹
优
嵌
lstm
征
码
储
域
梯
memory
操
骤
params
预
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库
符
索
apachecn
gamma
贝
beta
签
控
math.pi
range
尝
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ntm
介
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__init__
dataset
maml
寻
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距
零
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Année:
2021
Langue:
chinese
Fichier:
EPUB, 2.51 MB
Vos balises:
0
/
5.0
chinese, 2021
4
Python 一次学习实用指南(初译)
iBooker it-ebooks
it-ebooks
网
络
练
训
函
损
测
您
import
匹
优
嵌
lstm
征
码
储
域
梯
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操
骤
params
预
iteration
库
符
索
apachecn
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贝
beta
签
控
math.pi
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尝
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ntm
介
址
__init__
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maml
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框
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Année:
2021
Langue:
chinese
Fichier:
EPUB, 2.51 MB
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/
0
chinese, 2021
5
Hands-On One-shot Learning with Python
Packt Publishing
Shruti Jadon
,
Ankush Garg
methods
networks
meta
network
memory
dataset
architecture
neural
parameters
function
learner
import
task
matching
models
optimization
embeddings
weights
lstm
metrics
siamese
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approach
tasks
diagram
gradient
equation
step
output
features
modeling
algorithm
bayesian
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classification
examples
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update
architectures
brain
descent
understanding
gamma
overview
vector
beta
github
Année:
2020
Langue:
english
Fichier:
PDF, 13.51 MB
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0
/
0
english, 2020
6
Hands-On One-shot Learning with Python: Learn to implement fast and accurate deep learning models with fewer training samples using PyTorch
Packt Publishing
Shruti Jadon
,
Ankush Garg
networks
meta
network
memory
dataset
parameters
architecture
neural
function
learner
task
import
models
matching
methods
embeddings
weights
lstm
siamese
optimization
probabilistic
approach
tasks
diagram
gradient
equation
step
output
features
params
classification
examples
iteration
weight
algorithm
update
architectures
bayesian
understanding
brain
descent
gamma
beta
input
python
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vector
approaches
preceding
accuracy
Année:
2020
Langue:
english
Fichier:
EPUB, 17.62 MB
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english, 2020
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