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正確預(yù)測(cè)的正反例數(shù) / 總數(shù)?！ ?zhǔn)確率一般用來評(píng)估模型的全局準(zhǔn)確程度，不能包含太多信息，無法全面評(píng)價(jià)一個(gè)模型性能。2、混淆矩陣 （Confusion Matrix） 混淆矩陣中的橫軸是模型預(yù)測(cè)的類別數(shù)量統(tǒng)計(jì)，縱軸是數(shù)據(jù)真實(shí)標(biāo)簽的數(shù)量統(tǒng)計(jì)?！ ?duì)角線，表示模型預(yù)測(cè)和數(shù)據(jù)標(biāo)簽一致的數(shù)目，所以對(duì)角線
端請(qǐng)求和應(yīng)答的標(biāo)準(zhǔn)（TCP），它是建立在TCP協(xié)議之上的一種應(yīng)用。 閱讀更多點(diǎn)→：HTTP協(xié)議 網(wǎng)絡(luò)參考模型 1、OSI參考模型（開放系統(tǒng)互連參考模型 ） 網(wǎng)絡(luò)七層協(xié)議 應(yīng)用層 文件傳輸，電子郵件，文件服務(wù)，虛擬終端 TFTP,HTTP,SNMP,FTP
別最小的三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱層，由于模型容量的限制以及稀疏性約束，使得得到的模型能夠學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)本身的結(jié)構(gòu)，從而得到比輸入更具有表示能力的特征；在學(xué)習(xí)得到n-l層后，將n-l層的輸出作為第n層的輸入，訓(xùn)練第n層，由此分別得到各層的參數(shù)。自頂向下的監(jiān)督學(xué)習(xí)就是通過帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)去訓(xùn)練，誤差
但是，AI應(yīng)用還面臨著諸多挑戰(zhàn)，如何降低AI的算法、模型開發(fā)門檻，讓AI可以普惠，成為行業(yè)亟待解決的問題。今年4月華為云發(fā)布的盤古系列超大預(yù)訓(xùn)練模型包括中文語言（NLP）、視覺（CV）大模型，多模態(tài)大模型、科學(xué)計(jì)算大模型。這其中，盤古NLP大模型是業(yè)界首個(gè)千億級(jí)生成與理解中文NLP大模型；華為云在視覺領(lǐng)域打造
深度學(xué)習(xí)區(qū)別于傳統(tǒng)的淺層學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)的不同在于： (1)強(qiáng)調(diào)了模型結(jié)構(gòu)的深度，通常有5層、6層，甚至10多層的隱層節(jié)點(diǎn)；(2)明確了特征學(xué)習(xí)的重要性。也就是說，通過逐層特征變換，將樣本在原空間的特征表示變換到一個(gè)新特征空間，從而使分類或預(yù)測(cè)更容易。與人工規(guī)則構(gòu)造特征的方法相比，
最小的三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱層，由于模型容量的限制以及稀疏性約束，使得得到的模型能夠學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)本身的結(jié)構(gòu)，從而得到比輸入更具有表示能力的特征；在學(xué)習(xí)得到n-l層后，將n-l層的輸出作為第n層的輸入，訓(xùn)練第n層，由此分別得到各層的參數(shù)。 自頂向下的監(jiān)督學(xué)習(xí)就是通過帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)去訓(xùn)練，誤差
學(xué)習(xí)過程中獲得的信息對(duì)諸如文字，圖像和聲音等數(shù)據(jù)的解釋有很大的幫助。它的最終目標(biāo)是讓機(jī)器能夠像人一樣具有分析學(xué)習(xí)能力，能夠識(shí)別文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)是一個(gè)復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在語音和圖像識(shí)別方面取得的效果，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過先前相關(guān)技術(shù)。深度學(xué)習(xí)在搜索技術(shù)，數(shù)據(jù)挖掘，機(jī)器學(xué)習(xí)，
基本概念深度學(xué)習(xí)是為了解決表示學(xué)習(xí)難題而被提出的。通過學(xué)習(xí)，簡(jiǎn)單說一下這些深度學(xué)習(xí)相關(guān)的基本概念。表示學(xué)習(xí)（representation learning） 機(jī)器學(xué)習(xí)旨在自動(dòng)地學(xué)到從數(shù)據(jù)的表示（representation）到數(shù)據(jù)的標(biāo)記（label）的映射。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)算法的日趨
今天我就以一個(gè)小型深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目為例，和大家一起走一遍：如何在 openEuler 上搭建環(huán)境、跑通代碼、做點(diǎn)小優(yōu)化。別擔(dān)心，我會(huì)盡量寫得像聊天，少點(diǎn)“黑話”，多點(diǎn)“干貨”。 一、搭環(huán)境：從零到可用 深度學(xué)習(xí)環(huán)境，常見的“老三樣”：Python、CUDA（如果有GPU）、深度學(xué)習(xí)框架。 在
圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GNNs)最近變得越來越受歡迎，因?yàn)樗鼈兡軌?span id="35hd5hf" class='cur'>學(xué)習(xí)復(fù)雜的關(guān)系系統(tǒng)或相互作用，這些關(guān)系或作用來源于生物學(xué)和粒子物理學(xué)到社會(huì)網(wǎng)絡(luò)和推薦系統(tǒng)等廣泛?jiǎn)栴}。盡管在圖上進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的不同模型太多了，但迄今為止，很少有人提出方法來處理呈現(xiàn)某種動(dòng)態(tài)性質(zhì)的圖(例如，隨著時(shí)間的推移而進(jìn)化的
成分學(xué)習(xí) 成分學(xué)習(xí)不僅使用一個(gè)模型的知識(shí)，而且使用多個(gè)模型的知識(shí)。人們相信，通過獨(dú)特的信息組合或投入（包括靜態(tài)和動(dòng)態(tài)的），深度學(xué)習(xí)可以比單一的模型在理解和性能上不斷深入。 遷移學(xué)習(xí)是一個(gè)非常明顯的成分學(xué)習(xí)的例子， 基于這樣的一個(gè)想法， 在相似問題上預(yù)訓(xùn)練的模型權(quán)重可以
IoTA.01010033 模型已被其他模型引用 錯(cuò)誤碼描述 模型已被其他模型引用。 可能原因 模型被引用是指模型中的屬性已作為其他模型分析任務(wù)的輸入或輸出，此時(shí)不能刪除被引用的模型。
換成文本的技術(shù)。從早期的基于模板的方法到嚴(yán)格的統(tǒng)計(jì)模型，再到如今的深度模型，語音識(shí)別技術(shù)已經(jīng)經(jīng)歷了幾代的更迭?！D像識(shí)別圖像識(shí)別是深度學(xué)習(xí)最成功的應(yīng)用之一。深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的突破發(fā)生在2012年，Hinton教授的研究小組利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)（AlexNet）大幅降低了ImageNet
model_path):此方法只會(huì)在服務(wù)啟動(dòng)時(shí)調(diào)用一次，可以在此方法內(nèi)實(shí)現(xiàn)模型的加載，變量初始化。如果是tensorflow savedmodel格式的模型，可以不覆寫此方法，框架默認(rèn)的__init__方法會(huì)自動(dòng)加載模型。model_name沒什么用，model_path是系統(tǒng)層傳進(jìn)來的
下面是一個(gè)簡(jiǎn)單的例子來介紹線性回歸模型。 數(shù)據(jù)是在多個(gè)市場(chǎng)的3個(gè)不同渠道的廣告投入以及商品銷量。 這個(gè)模型的意義也就很明白了，那就是找出在這3個(gè)不同渠道廣告投入與最終的商品銷量之間的關(guān)系。 先把數(shù)據(jù)可視化： ```python %config InlineBackend.figure_format='retina'
語言有著層級(jí)結(jié)構(gòu)，大的結(jié)構(gòu)部件是由小部件遞歸構(gòu)成的。但是，當(dāng)前大多數(shù)基于深度學(xué)習(xí)的語言模型都將句子視為詞的序列。在遇到陌生的句子結(jié)構(gòu)時(shí)，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）無法系統(tǒng)地展示、擴(kuò)展句子的遞歸結(jié)構(gòu)，深度學(xué)習(xí)學(xué)到的各組特征之間的關(guān)聯(lián)是平面的，沒有層級(jí)關(guān)系，那么請(qǐng)問層級(jí)關(guān)系是重要嗎，在哪些方面能夠體現(xiàn)
要其他的方式來表達(dá)我們對(duì)模型參數(shù)適當(dāng)值的先驗(yàn)知識(shí)。有時(shí)候，我們可能無法準(zhǔn)確地知道應(yīng)該使用什么樣的參數(shù)，但我們根據(jù)領(lǐng)域和模型結(jié)構(gòu)方面的知識(shí)得知模型參數(shù)之間應(yīng)該存在一些相關(guān)性。我們經(jīng)常想要表達(dá)的一種常見依賴是某些參數(shù)應(yīng)當(dāng)彼此接近。考慮以下情形：我們有兩個(gè)模型執(zhí)行相同的分類任務(wù)（具有相
Google Brain 團(tuán)隊(duì)開發(fā)的開源機(jī)器學(xué)習(xí)框架，于2015年首次發(fā)布。它專為構(gòu)建和訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)模型（尤其是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）而設(shè)計(jì)，支持從研究到生產(chǎn)環(huán)境的全流程開發(fā)。以下是 TensorFlow 的核心知識(shí)點(diǎn)和特性：1. 核心特性靈活的計(jì)算圖模型：早期版本基于靜態(tài)計(jì)算圖（定義圖后執(zhí)行），2
深度學(xué)習(xí)優(yōu)化解密Sora模型的SOTA技術(shù) 深度學(xué)習(xí)作為人工智能的核心技術(shù)之一，近年來在多個(gè)領(lǐng)域取得了突破性的進(jìn)展。在眾多的深度學(xué)習(xí)模型中，Sora模型因其出色的性能和創(chuàng)新的架構(gòu)在行業(yè)中脫穎而出。本文將深入探討Sora模型的SOTA技術(shù)，解析其設(shè)計(jì)理念，并通過代碼示例展示其實(shí)現(xiàn)方法。
目錄OM模型輸入/推理解析一指禪一個(gè)轉(zhuǎn)換成功的OM模型放在我們面前，怎么應(yīng)用這個(gè)模型呢？ 三板斧： 首先，確定模型的輸入/輸出信息；其次，按照輸入shape構(gòu)造模型的輸入數(shù)據(jù)，將輸入數(shù)據(jù)送給模型去推理；最后，根據(jù)模型的輸出shape 以及輸出shape的含義，解析推理結(jié)果。1、查看模型輸入輸出1
