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深度學習項目代碼閱讀建議

py文件開始讀。或者是你想看這個項目是如何訓練的，都用了哪些訓練的tricks，它的參數(shù)初始化是如何做的，batchsize用的多大，訓練過程中學習率如何調整的等等，那么話不多說，直接定位到帶train的.py文件即可。如下圖faster-rcnn的3個訓練文件。   根據(jù)目的不管是m

深度學習之“深度”

示層全都是從訓練數(shù)據(jù)中自動學習的。與此相反，其他機器學習方法的重點往往是僅僅學習一兩層的數(shù)據(jù)表示，因此有時也被稱為淺層學習（shallow learning）。       在深度學習中，這些分層表示幾乎總是通過叫作神經網絡（neural network）的模型來學習得到的。神經

學習深度學習是否要先學習機器學習？

學習深度學習是否要先學習完機器學習，對于學習順序不太了解

對源庫的影響有多大？

請問UGO對Oracle源庫有侵入嗎？對源庫的影響有多大？

人工智能熱潮對冶金行業(yè)的影響有多大？

人工智能熱潮對冶金行業(yè)的影響有多大？

深度學習之局部不變性和平滑正則化

隱式地或顯式地表示學習函數(shù)應該是光滑或局部不變的先驗。所有這些不同的方法都旨在鼓勵學習過程能夠學習出函數(shù) f∗ 對于大多數(shù)設置 x和小變動 ?，都滿足條件f∗(x) ≈ f∗(x + ?).換言之，如果我們知道對應輸入 x 的答案（例如，x 是個有標簽的訓練樣本），那么該答案對于

深度學習隨機取樣與batch大小選擇

隨機取樣隨機取樣與全局訓練是無關的，因為在全局訓練中所有的樣本都會被用來估計梯度。而在隨機梯度下降和小批量梯度下降中，隨機取樣是十分重要的。這是為了得到梯度的無偏估計，樣本必須是獨立同分布的。如果訓練過程中的一些樣本不是隨機從訓練集中取出的，模型的參數(shù)可能會沿著一個方向偏移太多。

全球僅4%企業(yè)使用的云計算服務 未來前景還有多大？

服務器、存儲器和交換機等設備，雇傭IT團隊進行IT系統(tǒng)運維。這導致全社會的計算資源的使用效率低下，閑置率很高，特別是，在全球數(shù)據(jù)量爆發(fā)，計算資源需求量激增的情況下，這種低效性會更加顯著。另外企業(yè)能夠有效節(jié)約成本，采購云服務可以節(jié)省IT設備成本和縮減IT團隊規(guī)模，讓整個團隊變得輕量

這么多大佬都出席的「華為云全球創(chuàng)業(yè)者峰會」

1P算力在CV、NLP、預測場景下到底有多大

二、自然語言處理（NLP）場景：語言的智能理解與生成 1. 大模型訓練與推理 任務場景：訓練 GPT 類大語言模型、實時語音翻譯、文檔智能分析。 算力表現(xiàn)： 訓練千億參數(shù)大模型（如 GPT-3）：1P 算力可將訓練時間壓縮至數(shù)天（傳統(tǒng)集群可能需數(shù)月），并支持同時微調數(shù)百個不同語言的模型（如中、英、日、西語等）。

數(shù)據(jù)庫pg_xlog日志多久或者到達多大會自動清理

-mtime +1 |xargs rm -f 刪除了一天前的日志，釋放后騰出來200多G的空間,希望說明這個pg_xlog日志多久或者到達多大會自動清理數(shù)據(jù)庫版本：(GaussDB Kernel 505.1.0.SPC0100 build 53d893b2) compiled at

深度學習在環(huán)保

Anthony 如是說：" 這一領域的開發(fā)獲得了高速發(fā)展。深度學習模型在規(guī)模上不斷擴大，越來越先進， 目前呈指數(shù)級增長。令大多數(shù)人意想不到的是：這意味著能源消耗正在隨之增加。" 一次深度學習訓練 =126 個丹麥家庭的年度能源消耗 深度學習訓練是數(shù)學模型識別大型數(shù)據(jù)集中的模式的過程。這是一個

深度學習VGG網絡

為多層非線性層可以增加網絡深度來保證學習更復雜的模式，而且代價還比較?。▍?shù)更少）。簡單來說，在VGG中，使用了3個3x3卷積核來代替7x7卷積核，使用了2個3x3卷積核來代替5*5卷積核，這樣做的主要目的是在保證具有相同感知野的條件下，提升了網絡的深度，在一定程度上提升了神經網

深度學習模型結構

者目標等），再到更高層的目標、目標的行為等，即底層特征組合成了高層特征，由低到高的特征表示越來越抽象。深度學習借鑒的這個過程就是建模的過程。 深度神經網絡可以分為3類，前饋深度網絡(feed-forwarddeep networks, FFDN)，由多個編碼器層疊加而成，如多層感知機(multi-layer

分享深度學習算法

GR推薦原因這是第一篇關于基于深度學習的立體匹配任務的綜述文章，以往關于立體匹配的綜述文章多基于傳統(tǒng)方法，或者年代已久。這篇綜述文章主要總結了過去6年發(fā)表在主要會議和期刊上的150多篇深度立體匹配論文，可以稱得上方法最新，分類最全，概括最廣。在論文中，作者首先介紹了深度立體匹配網絡的常用架

深度學習卷積操作

卷積操作就是filter矩陣跟filter覆蓋的圖片局部區(qū)域矩陣對應的每個元素相乘后累加求和。

深度學習-語義分割

本質上即為每個類別創(chuàng)建一個輸出通道。因為上圖有5個類別，所以網絡輸出的通道數(shù)也為5，如下圖所示：如上圖所示，預測的結果可以通過對每個像素在深度上求argmax的方式被整合到一張分割圖中。進而，我們可以輕松地通過重疊的方式觀察到每個目標。argmax的方式也很好理解。如上圖所示，每

深度學習初體驗

通過對課程的學習，從對EI的初體驗到對深度學習的基本理解，收獲了很多，做出如下總結：深度學習是用于建立、模擬人腦進行分析學習的神經網絡，并模仿人腦的機制來解釋數(shù)據(jù)的一種機器學習技術。它的基本特點是試圖模仿大腦的神經元之間傳遞，處理信息的模式。最顯著的應用是計算機視覺和自然語言處理

部署深度學習模型

雖然modelarts能夠幫助我們在線上完成深度學習的模型，但是訓練好的深度學習模型是怎么部署的

深度學習TensorBoard錯誤

No dashboards are active for the current data set. 特地重新訓練了，記下來日志目錄，都是創(chuàng)建TensorBoard還是錯誤，不知道怎么回事，求解