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用可以幫助減少人工勘探的工作量，提高勘探效率，同時(shí)也提供了更多的數(shù)據(jù)支持，為決策者提供更準(zhǔn)確的信息。 使用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行目標(biāo)檢測的示例代碼 在本示例中，我們將使用深度學(xué)習(xí)模型來進(jìn)行油井檢測。以下是使用Python和TensorFlow庫實(shí)現(xiàn)的代碼： import tensorflow
個(gè)特征的條件熵，根據(jù)第二個(gè)步驟我先進(jìn)行的分類再進(jìn)行信息熵（或者說條件熵）的計(jì)算，分類之后數(shù)據(jù)的混亂程度肯定降低，也就是說條件熵會小于數(shù)據(jù)集的信息熵，信息增益則是條件熵和信息熵之間的差值，用來衡量使用該特征分類的效果好壞，假設(shè)用特征A進(jìn)行分類，其信息增益公式為：Gain(A)Gai
工智能與貧困深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣泛用于當(dāng)代人工智能驅(qū)動的應(yīng)用程序，從谷歌翻譯功能到機(jī)器人手術(shù)，這是一種獨(dú)特的深度學(xué)習(xí)模型，它在某種程度上基于人腦的結(jié)構(gòu)。重要的是，由于他們經(jīng)常需要數(shù)百萬個(gè)示例來學(xué)習(xí)如何很好地完成一項(xiàng)新任務(wù)，因此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量數(shù)據(jù)。因此，與更直接的機(jī)器學(xué)習(xí)模型相比，它們
一種常用的自博弈訓(xùn)練算法是蒙特卡洛樹搜索（MCTS）與深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（DRL）相結(jié)合的方法。MCTS是一種基于搜索的算法，它通過在游戲狀態(tài)空間中進(jìn)行搜索，模擬不同的行動序列，評估每個(gè)行動的潛在收益。DRL則是一種通過與環(huán)境進(jìn)行交互，根據(jù)獎(jiǎng)勵(lì)信號來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略的方法。將MCTS和DRL相結(jié)合，可
深度學(xué)習(xí)主流開源框架 所謂工欲善其事，必先利其器。深度學(xué)習(xí)的快速發(fā)展及在工業(yè)界和學(xué)術(shù)界的迅速流行離不開3個(gè)要素：數(shù)據(jù)、硬件和框架?！ ?span id="ywpovz7" class='cur'>深度學(xué)習(xí)框架是深度學(xué)習(xí)的工具，簡單來說就是庫，例如Caffe、TensorFlow等。深度學(xué)習(xí)框架的出現(xiàn)，降低了深度學(xué)習(xí)入門的門檻，開發(fā)者不需要進(jìn)行底層的編碼，可以在高
0]及示例[21]。圖9 個(gè)性化大模型智能體架構(gòu)與示例未知任務(wù)終身學(xué)習(xí)算法。面對快速變化的應(yīng)用環(huán)境和任務(wù)需求，Ianvs 提供了基于預(yù)訓(xùn)練模型的“未知任務(wù)處理”與終身學(xué)習(xí)算法。能夠自動適配新任務(wù)，實(shí)現(xiàn)模型的增量學(xué)習(xí)和知識遷移，讓大模型在不斷變化的現(xiàn)實(shí)世界中，持續(xù)保持領(lǐng)先的泛化能力
backend=npu_backend, dynamic=False) 4 獲取學(xué)習(xí)資源 GE多流并行技術(shù)的介紹就到這里，歡迎大家關(guān)注后續(xù)技術(shù)分享。如需獲取更多學(xué)習(xí)資源請登錄昇騰社區(qū)。 往期推薦：《深度解讀昇騰CANN計(jì)算圖優(yōu)化技術(shù)，提升整網(wǎng)執(zhí)行效率》
操作等復(fù)雜功能。 使用時(shí)需要在表格(新)上綁定數(shù)據(jù)模型。 表單 輸入框 單行文本輸入框，只允許輸入一行文本內(nèi)容，通常用于錄入簡短的信息，如姓名、電話等信息。 多行輸入框 多行文本輸入框，允許輸入多行文本內(nèi)容，通常用于錄入較長文字、段落或復(fù)雜信息。 日期選擇框 日期選擇框用于選擇或
業(yè)知識與場景需求的深度融合，為客戶提供 NLP、CV、多模態(tài)等領(lǐng)域的模型應(yīng)用解決方案，幫助企業(yè)解決特定的業(yè)務(wù)問題。 方案架構(gòu) 天寬昇騰云行業(yè)大模型適配服務(wù)通過深度學(xué)習(xí)算法優(yōu)化與高效計(jì)算，結(jié)合華為昇騰算力，為各行業(yè)提供全面的大模型遷移、適配與優(yōu)化服務(wù)。天寬通過深度優(yōu)化昇騰算力，結(jié)合
2 任務(wù)目的和范圍 本任務(wù)的主要目的是讓mmcv在Ascend NPU上高效運(yùn)行，確保項(xiàng)目在平臺上具備良好的兼容性和性能，擴(kuò)大其在AI和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的競爭力和影響力。 l 適配任務(wù)清單 生態(tài) 生態(tài)細(xì)類 是否涉及 驗(yàn)證邏輯說明 是否需要適配 適配場景說明 昇騰生態(tài) 指令 是 使用昇騰處理器運(yùn)行應(yīng)用。
圖片、對應(yīng)文本檢測坐標(biāo)區(qū)域、對應(yīng)文本區(qū)域的文本內(nèi)容，視覺特征通過Unet及ROI-Pooling進(jìn)行提取，語義特征通過Bi-LSTM進(jìn)行提取，然后多模態(tài)特征通過克羅內(nèi)克積進(jìn)行融合語義、視覺特征，然后再輸入到空間多模態(tài)推理模型提取最終的節(jié)點(diǎn)特征，最后通過分類模塊進(jìn)行多分類任務(wù)； 圖3-1
最終還是sgd的網(wǎng)絡(luò)精度較高。學(xué)習(xí)率優(yōu)化方面使用了ReduceLROnPlateau和定值優(yōu)化兩種方法，定值優(yōu)化需要根據(jù)實(shí)驗(yàn)選擇適合的降分點(diǎn)。并且也要針對不同的模型調(diào)整學(xué)習(xí)率，最終采用的參數(shù)如下：使用預(yù)訓(xùn)練參數(shù)優(yōu)化函數(shù): sgd學(xué)習(xí)率：0.001學(xué)習(xí)率優(yōu)化：ReduceLROnP
Pooling 的方式得到不同 Scale 的 Feature，Concat 得到判別的多尺度特征； （2）加入額外的深度監(jiān)督 Loss，開發(fā)了一種有效的深網(wǎng)優(yōu)化策略,在基于深度監(jiān)督損失ResNet上制定有效的優(yōu)化策略； （3）提出了一個(gè)金字塔場景解析網(wǎng)絡(luò)，能夠?qū)㈦y解析的場景信息特征嵌入預(yù)測框架中；
進(jìn)步。如今已經(jīng)沒有人質(zhì)疑機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的重要性了。數(shù)十年來這一行業(yè)讓人們見識過無數(shù)承諾、騙局和失望，時(shí)至今日兩大技術(shù)終于帶來了眾多實(shí)際應(yīng)用。機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)應(yīng)用離充分完善還有很長的路要走，但現(xiàn)有的成果已經(jīng)非常喜人了。在所有優(yōu)秀的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)框架中，TensorFlow
leNetV2：MobileNetV2算法的架構(gòu)詳解(包括ReLu的意義) MobileNet算法的簡介(論文介紹) 深度學(xué)習(xí)在圖像分類，目標(biāo)檢測和圖像分割等任務(wù)表現(xiàn)出了巨大的優(yōu)越性。但是伴隨著模型精度的提升是計(jì)算量，存儲空間以及能耗方面的巨大開銷，對于嵌入式應(yīng)用，比如移動或車載應(yīng)用都是難以接受的。
Learned Models（學(xué)習(xí)模型的索引）：這個(gè)分類涉及學(xué)習(xí)索引與機(jī)器學(xué)習(xí)模型之間的關(guān)系。學(xué)習(xí)模型通常用于處理和分析數(shù)據(jù)，而學(xué)習(xí)索引則用于加速對這些學(xué)習(xí)模型的查詢。這個(gè)分類中的研究主要關(guān)注如何有效地構(gòu)建和維護(hù)針對學(xué)習(xí)模型的索引，以便在查詢過程中快速定位到相關(guān)的模型。 Benchm
Learning）和深度學(xué)習(xí)（Deep Learning），這幾塊都有各自的專有內(nèi)容，同時(shí)也有交集。根據(jù)百度百科上的定義，機(jī)器學(xué)習(xí)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。專門研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。
隨機(jī)森林（Random Forest）是一種基于集成學(xué)習(xí)的算法，主要通過構(gòu)建多個(gè)決策樹并結(jié)合它們的預(yù)測結(jié)果來提高模型的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。其基本原理可以從以下幾個(gè)方面進(jìn)行詳細(xì)闡述： 1. 集成學(xué)習(xí)的概念 集成學(xué)習(xí)是一種通過組合多個(gè)基學(xué)習(xí)器（如決策樹）來提升模型性能的方法。其核心思想是
時(shí)，研究人員也在探索將LSTM網(wǎng)絡(luò)與其他深度學(xué)習(xí)模型結(jié)合，如將其應(yīng)用于生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）中，以生成更加逼真的圖像和文本。 總的來說，LSTM網(wǎng)絡(luò)作為一種能夠學(xué)習(xí)長期依賴關(guān)系的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，在各個(gè)領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用前景。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，相信LSTM網(wǎng)絡(luò)在
完整的狀態(tài)碼列表請參見狀態(tài)碼。 默認(rèn)取值： 無 reason str 參數(shù)解釋： HTTP文本描述。 默認(rèn)取值： 無 errorCode str 參數(shù)解釋： OBS服務(wù)端錯(cuò)誤碼，當(dāng)status參數(shù)小于300時(shí)為空。 默認(rèn)取值： 無 errorMessage str 參數(shù)解釋：
