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項(xiàng) 是一個(gè)超參數(shù)）模型集成（model ensemble)可以提供模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度，思想就是， 先訓(xùn)練大量結(jié)構(gòu)不同的模型，通過(guò)平均、或投票方式綜合所有模型的結(jié)構(gòu)，得到最終預(yù)測(cè)。在實(shí)際中，有較大限制，原因很簡(jiǎn)單， 集成模型需要大量的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型已經(jīng)很費(fèi)資源了...
隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，遺傳算法正在與深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等前沿技術(shù)深度融合，產(chǎn)生了許多創(chuàng)新的應(yīng)用場(chǎng)景。例如，在神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）中，遺傳算法被用來(lái)自動(dòng)設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；在自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)（AutoML）中，遺傳算法幫助優(yōu)化整個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)流水線；在進(jìn)化強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，遺傳算法與強(qiáng)化學(xué)習(xí)相結(jié)合，解決了傳統(tǒng)強(qiáng)化學(xué)習(xí)在稀疏獎(jiǎng)勵(lì)環(huán)境中的探索難題。
SENet學(xué)習(xí)1.背景目前很多模型都是從空間維度上來(lái)提升網(wǎng)絡(luò)的性能，那么網(wǎng)絡(luò)是否可以從其他層面來(lái)考慮去提升性能，比如考慮特征通道之間的關(guān)系？基于這一點(diǎn)提出了Squeeze-and-Excitation Networks（簡(jiǎn)稱SENet）。作者的動(dòng)機(jī)是希望顯式地建模特征通道之間的相
智能建模”，進(jìn)入智能建模的可用模型頁(yè)面。 圖2 可用模型頁(yè)面 在可用模型頁(yè)面，查看已有模型。 表1 查看已有模型信息 參數(shù)名稱 參數(shù)說(shuō)明 模型統(tǒng)計(jì) 顯示可用模型和活躍模型數(shù)量。 嚴(yán)重程度 顯示當(dāng)前已有模型的嚴(yán)重程度統(tǒng)計(jì)情況，包含致命、高危、中危、低危、提示級(jí)別。 模型列表 模型列表中，顯示當(dāng)前
產(chǎn)品公告 > 華為云深度學(xué)習(xí)服務(wù)于2019年5月30日00:00（北京時(shí)間）退市通知 華為云深度學(xué)習(xí)服務(wù)于2019年5月30日00:00（北京時(shí)間）退市通知 2019-04-30 尊敬的華為云客戶： 華為云計(jì)劃于2019/5/30 00:00（北京時(shí)間）將深度學(xué)習(xí)服務(wù)正式退市。 華
AI模型 創(chuàng)建模型 盤古輔助制藥平臺(tái)支持用戶創(chuàng)建AI模型，目前AI模型只有專業(yè)版支持。AI建模支持創(chuàng)建屬性模型和基模型。創(chuàng)建屬性模型是基于自定義數(shù)據(jù)，對(duì)盤古藥物分子大模型進(jìn)行微調(diào)，進(jìn)行屬性預(yù)測(cè)和迭代活性優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)干濕實(shí)驗(yàn)閉環(huán)?；?span id="tv5jtd9" class='cur'>模型基于自定義化合物數(shù)據(jù)，對(duì)盤古藥物分子大模型進(jìn)行增量預(yù)訓(xùn)練，提升化合物表征精度。
類+Box位置信息。第一個(gè)深度學(xué)習(xí)相關(guān)的目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)正是基于這樣思想的RCNN模型，但是它的缺點(diǎn)是無(wú)法實(shí)時(shí)，所以2015年底有人提出了一個(gè)實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)Single Shot MultiBox Detector縮寫為SSD。 4、剪枝實(shí)驗(yàn)，得到的小模型仍然保持較好的精度 5、打印可用設(shè)備實(shí)驗(yàn)
公共模型 公共模型提供API設(shè)計(jì)時(shí)所需公共數(shù)據(jù)的定義，在設(shè)計(jì)API的Body請(qǐng)求體或返回響應(yīng)時(shí)，如果需要使用某種數(shù)據(jù)模型、公共響應(yīng)等，可直接引用對(duì)應(yīng)的公共模型，單擊“公共模型”搜索框右側(cè)，新建不同類型公共模型，CodeArts API提供以下7種公共模型定義：數(shù)據(jù)模型、公共響應(yīng)、
pangu_chat 盤古對(duì)話模型 pangu_llm 盤古裸機(jī)模型 embedding 向量模型 query2query query2query模型 rerank 精排模型 search_plan 搜索規(guī)劃模型 llm 原生模型 extend_config 是 ModelExtendConfig
通常先構(gòu)建一個(gè)復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。這個(gè)模型通常會(huì)擬合，然后應(yīng)用一些方法控制復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型過(guò)擬合現(xiàn)象。這些方法稱為正則化方法。regularization。以上面的典型的過(guò)擬合的情況為例，一個(gè)很自然的想法就是早點(diǎn)停止訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，就可以防止神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型過(guò)擬合。這種策略稱為早停法。early
前提條件 部署模型描述產(chǎn)品打包交付件的部署場(chǎng)景，所以繪制部署模型前需要完成構(gòu)建模型或交付模型。 因?yàn)橛行┨厥猱a(chǎn)品沒(méi)有交付打包過(guò)程，只有構(gòu)建過(guò)程，在部署時(shí)使用的是構(gòu)建過(guò)程生成文件來(lái)部署到部署模型中，描述部署的場(chǎng)景。 建模步驟 創(chuàng)建部署模型。 創(chuàng)建新的部署模型圖或者在已有的部署模型圖中進(jìn)行
行業(yè)提供全面的大模型遷移、適配與優(yōu)化服務(wù)。天寬通過(guò)深度優(yōu)化昇騰算力，結(jié)合大規(guī)模分布式訓(xùn)練、模型微調(diào)與部署等核心能力，針對(duì)不同行業(yè)的需求，為客戶提供從模型設(shè)計(jì)、訓(xùn)練到部署的一站式服務(wù)，助力企業(yè)快速落地AI應(yīng)用。 業(yè)務(wù)架構(gòu) 圖1 業(yè)務(wù)架構(gòu)圖 行業(yè)大模型適配服務(wù)： 模型開(kāi)發(fā)咨詢服務(wù)：天
根據(jù)實(shí)際需求，設(shè)置篩選條件（物理表名稱、實(shí)體類型、模型編碼、模型英文名稱、模型中文名稱、模型分類、狀態(tài)等），單擊“搜索”。 圖2 篩選物理表 父主題： 建模管理
可以防止模型過(guò)擬合。 取值需≥0。 學(xué)習(xí)率 用于定義學(xué)習(xí)率的大小。學(xué)習(xí)率決定了模型參數(shù)在每次更新時(shí)變化的幅度。如果學(xué)習(xí)率過(guò)大，模型可能會(huì)在最優(yōu)解附近震蕩而無(wú)法收斂。如果學(xué)習(xí)率過(guò)小，模型收斂的速度可能會(huì)非常慢。當(dāng)batch_size減小時(shí)，學(xué)習(xí)率也應(yīng)相應(yīng)地線性減小。預(yù)訓(xùn)練時(shí)，默認(rèn)值為：0
添加關(guān)聯(lián)實(shí)體元模型 概述 應(yīng)用元模型支持在模型實(shí)例詳情頁(yè)面，添加關(guān)聯(lián)的實(shí)體模型實(shí)例，支持添加多個(gè)模型實(shí)例。 前提條件 已創(chuàng)建實(shí)體元模型，具體請(qǐng)參見(jiàn)創(chuàng)建實(shí)體元模型。 操作步驟 在開(kāi)天集成工作臺(tái)界面中，選擇左側(cè)導(dǎo)航欄中的“應(yīng)用模型 > 實(shí)例管理”。 單擊實(shí)例“控制臺(tái)”，彈出“模型地圖和模型
變量?jī)?yōu)化。 2. 基于學(xué)習(xí)的搜索 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（DRL）：通過(guò)與環(huán)境交互學(xué)習(xí)策略，在復(fù)雜高維空間中尋找 Pareto 解。 元學(xué)習(xí)（Meta-Learning）：利用跨任務(wù)遷移學(xué)習(xí)加速多目標(biāo)優(yōu)化搜索。 AI Agent在多目標(biāo)優(yōu)化中的學(xué)習(xí)策略 1. 強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架 AI Agent
前提條件 因?yàn)榻桓?span id="5zj5xdl" class='cur'>模型主要是描述構(gòu)建模型中的結(jié)構(gòu)元素打包成交付文件的過(guò)程，所以必須先完成構(gòu)建模型的設(shè)計(jì)才能進(jìn)行交付模型。 建模步驟 創(chuàng)建交付模型。 創(chuàng)建新的交付模型圖或者在已有的交付模型圖中進(jìn)行畫圖設(shè)計(jì)，如果設(shè)計(jì)內(nèi)容過(guò)多，可根據(jù)實(shí)際情況將內(nèi)容進(jìn)行拆分，創(chuàng)建多個(gè)交付模型圖，在對(duì)應(yīng)的交付模型圖中去建立關(guān)系。
約束限制： 不涉及 取值范圍： 僅支持字母、數(shù)字、中劃線和下劃線，長(zhǎng)度為[1-128]個(gè)字符。 默認(rèn)取值： 不涉及 model_id 是 String 參數(shù)解釋： 模型ID。 約束限制： 不涉及 取值范圍： 僅支持字母、數(shù)字、中劃線和下劃線，長(zhǎng)度為[1-128]個(gè)字符。 默認(rèn)取值： 不涉及
k 個(gè)輸出的 softmax 函數(shù) 的模型。標(biāo)準(zhǔn)交叉熵?fù)p失可以用在這些非確切目標(biāo)的輸出上。使用 softmax 函數(shù) 和明確目標(biāo)的最大似然學(xué)習(xí)可能永遠(yuǎn)不會(huì)收斂——softmax 函數(shù) 永遠(yuǎn)無(wú)法真正預(yù)測(cè) 0 概率或 1 概率，因此它會(huì)繼續(xù)學(xué)習(xí)越來(lái)越大的權(quán)重，使預(yù)測(cè)更極端。使用如權(quán)重
JAX是一個(gè)似乎同時(shí)具備Pytorch和Tensorflow優(yōu)勢(shì)的深度學(xué)習(xí)框架。 JAX 是 Google Research 開(kāi)發(fā)的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，被稱為“在 GPU/TPU上運(yùn)行的具有自動(dòng)微分功能的Numpy”，該庫(kù)的核心是類似 Numpy 的向量和矩陣運(yùn)算。我個(gè)人認(rèn)為，與
