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繼續(xù)線(xiàn)性回歸模型，前面說(shuō)了如何更新模型參數(shù)w，讓預(yù)測(cè)值接近于真實(shí)值?，F(xiàn)在我們來(lái)嘗試迭代多次，看看效果。 從w=0開(kāi)始 ```python #w初始值給0 x,y=0.5,0.8 w=0;lr=0.5 #lr學(xué)習(xí)率=0.5 pred=x*w loss=((pred-y)**2)/2
Transformer模型自提出以來(lái)，已經(jīng)成為深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，尤其是自然語(yǔ)言處理（NLP）中的一種革命性模型。與傳統(tǒng)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）不同，Transformer完全依賴(lài)于注意力機(jī)制來(lái)捕捉序列中的依賴(lài)關(guān)系。這使得它能夠更高效地處理長(zhǎng)序列數(shù)據(jù)。在本文
深度學(xué)習(xí)應(yīng)用篇-元學(xué)習(xí)[14]：基于優(yōu)化的元學(xué)習(xí)-MAML模型、LEO模型、Reptile模型 1.Model-Agnostic Meta-Learning Model-Agnostic Meta-Learning (MAML)： 與模型無(wú)關(guān)的元學(xué)習(xí)，可兼容于任何一種采用梯度下降算法的模型。
slim庫(kù)和API使用。項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)涉及項(xiàng)目結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)模塊接口、預(yù)處理和數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)。模型訓(xùn)練包括預(yù)訓(xùn)練模型、SSD模型定義、default boxes、模型加載、變量初始化、交互式會(huì)話(huà)。模型推理涵蓋predictions篩選、bbox處理、scores排序、NMS算法。部署方案包括Web
平臺(tái)下的算子移植更加便捷，適配昇騰AI處理器的速度更快。離線(xiàn)模型轉(zhuǎn)換：訓(xùn)練好的第三方網(wǎng)絡(luò)模型可以直接通過(guò)離線(xiàn)模型工具導(dǎo)入并轉(zhuǎn)換成離線(xiàn)模型，并可一鍵式自動(dòng)生成模型接口，方便開(kāi)發(fā)者基于模型接口進(jìn)行編程，同時(shí)也提供了離線(xiàn)模型的可視化功能。日志管理：MindStudio為昇騰AI處理器提
使用深度學(xué)習(xí)方法處理計(jì)算機(jī)視覺(jué)問(wèn)題的過(guò)程類(lèi)似于人類(lèi)的學(xué)習(xí)過(guò)程：我們搭建的深度學(xué)習(xí)模型通過(guò)對(duì)現(xiàn)有圖片的不斷學(xué)**結(jié)出各類(lèi)圖片的特征，最后輸出一個(gè)理想的模型，該模型能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)新圖片所屬的類(lèi)別。圖1-2展示了兩個(gè)不同的學(xué)習(xí)過(guò)程，上半部分是通過(guò)使用深度學(xué)習(xí)模型解決圖片分類(lèi)問(wèn)題，下半部分
4.1 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 學(xué)習(xí)目標(biāo) 目標(biāo) 了解序列模型相關(guān)概念 掌握循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理 應(yīng)用 應(yīng)用RNN原理手寫(xiě)一個(gè)RNN的前向和反向傳播過(guò)程 4.1.1 序列模型 [XGBoost 文檔] 4.1.1.1 定義 通常在自然語(yǔ)言、音頻、視頻以及其它序列數(shù)據(jù)的模型。 催生了自然語(yǔ)言理解、
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需要減小模型的大小并降低其計(jì)算復(fù)雜度。知識(shí)蒸餾和模型壓縮是兩種常用的方法。 2. 知識(shí)蒸餾概述 知識(shí)蒸餾是一種通過(guò)將復(fù)雜模型（教師模型）的知識(shí)傳遞給簡(jiǎn)單模型（學(xué)生模型）的方法。教師模型通常是一個(gè)大型的預(yù)訓(xùn)練模型，而學(xué)生模型則是一個(gè)較小的模型。通過(guò)讓學(xué)生模型學(xué)習(xí)教師模型的輸出，可以在保持性能的同時(shí)減小模型的大小。
/mnist")附：如何部署模型到ModelArts并遠(yuǎn)程調(diào)用 （二）：編寫(xiě)推理配置文件如何部署模型到ModelArts并遠(yuǎn)程調(diào)用 （三）：編寫(xiě)推理代碼如何部署模型到ModelArts并遠(yuǎn)程調(diào)用 （四）：導(dǎo)入模型如何部署模型到ModelArts并遠(yuǎn)程調(diào)用 (五)：如何調(diào)用在線(xiàn)API服務(wù)
量機(jī)之類(lèi)的模型，并且事實(shí)上當(dāng)訓(xùn)練集相當(dāng)大時(shí)這是很常用的。從這點(diǎn)來(lái)看，訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和訓(xùn)練其他任何模型并沒(méi)有太大區(qū)別。計(jì)算梯度對(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)略微復(fù)雜一些，但仍然可以很高效而精確地實(shí)現(xiàn)。會(huì)介紹如何用反向傳播算法以及它的現(xiàn)代擴(kuò)展算法來(lái)求得梯度。 和其他的機(jī)器學(xué)習(xí)模型一樣，為了
經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，其中編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)接收輸入序列并學(xué)習(xí)提取重要特征，然后解碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用該特征來(lái)產(chǎn)生目標(biāo)輸出。該范式已經(jīng)用于生物學(xué)和能源預(yù)測(cè)，其中在里面發(fā)揮重要作用的是Attention技術(shù)。 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的示意圖問(wèn)答也能夠作為處理序列數(shù)據(jù)的一個(gè)基準(zhǔn)，此類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的標(biāo)準(zhǔn)
在Bagging的情況下，每一個(gè)模型在其相應(yīng)訓(xùn)練集上訓(xùn)練到收斂。在Dropout的情況下，通常大部分模型都沒(méi)有顯式地被訓(xùn)練，因?yàn)橥ǔ８干窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)很大，以致于到宇宙毀滅都不可能采樣完所有的子網(wǎng)絡(luò)。取而代之的是，在單個(gè)步驟中我們訓(xùn)練一小部分的子網(wǎng)絡(luò)，參數(shù)共享會(huì)使得剩余的子網(wǎng)絡(luò)也能有好
一個(gè)亟待解決的難題。 二、“大模型加速器”助力突破困難 在今年的世界人工智能大會(huì)期間，合合信息為大模型打造的“大模型加速器”備受關(guān)注。 2.1 現(xiàn)場(chǎng)效果展示 2.1.1 大模型加速器——文檔解析引擎 在大模型訓(xùn)練的上游階段，合合信息“大模型加速器”中的文檔解析引擎憑借卓越的
深度學(xué)習(xí)模型的成功不僅僅依賴(lài)于訓(xùn)練效果，更重要的是將模型部署到生產(chǎn)環(huán)境，使其能夠?qū)嶋H應(yīng)用并為用戶(hù)提供服務(wù)。本文將詳細(xì)介紹如何使用Python實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型的部署與生產(chǎn)環(huán)境應(yīng)用，包括基本概念、常用工具、代碼實(shí)現(xiàn)和示例應(yīng)用。 目錄 模型部署簡(jiǎn)介 常用工具介紹 模型保存與加載 使用Flask進(jìn)行API部署
深度學(xué)習(xí)應(yīng)用篇-推薦系統(tǒng)[12]：經(jīng)典模型-DeepFM模型、DSSM模型召回排序策略以及和其他模型對(duì)比 1.DeepFM模型 1.1.模型簡(jiǎn)介 CTR預(yù)估是目前推薦系統(tǒng)的核心技術(shù)，其目標(biāo)是預(yù)估用戶(hù)點(diǎn)擊推薦內(nèi)容的概率。DeepFM模型包含F(xiàn)M和DNN兩部分，F(xiàn)M模型可以抽取
收斂一致性可能解釋不了深度學(xué)習(xí)中的泛化現(xiàn)象推薦理由：為了探究深度學(xué)習(xí)泛化能力背后的原理，學(xué)術(shù)界提出了泛化邊界的概念，然后嘗試用「收斂一致性」理論推導(dǎo)、設(shè)計(jì)出了各種各樣的泛化邊界描述方法，似乎已經(jīng)取得了不少成果。但這篇論文中作者們通過(guò)大量實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，雖然其中的許多泛化邊界從數(shù)值角度看
已有模型，如何發(fā)布模型？
據(jù)的輸出。3）深度學(xué)習(xí)的兩個(gè)關(guān)鍵過(guò)程“模型訓(xùn)練”和“模型推理” 深度學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)就體現(xiàn)在學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)、訓(xùn)練模型上面，通過(guò)海量的數(shù)據(jù)輸入結(jié)合特定的網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)進(jìn)行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，最終輸出具備一定精準(zhǔn)度的模型文件，供后續(xù)推理使用。模型訓(xùn)練 在人工智能的深度學(xué)習(xí)方面，模型是核心，其中基
引言 隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，模型的跨平臺(tái)移植與部署變得越來(lái)越重要。無(wú)論是將模型從開(kāi)發(fā)環(huán)境移植到生產(chǎn)環(huán)境，還是在不同的硬件平臺(tái)上運(yùn)行，跨平臺(tái)部署都能顯著提高模型的實(shí)用性和可擴(kuò)展性。本文將介紹如何使用Python實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型的跨平臺(tái)移植與部署，并提供詳細(xì)的代碼示例。 所需工具
