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合盡可能多的數(shù)據(jù)，可能選擇了圖2.7（c）中曲線所示的復(fù)雜模型，盡管這樣的模型將數(shù)據(jù)100%地區(qū)分開(kāi)了，但并沒(méi)有很好地?cái)M合數(shù)據(jù)特征，對(duì)于一個(gè)新來(lái)的測(cè)試點(diǎn)，這個(gè)過(guò)擬合的模型很可能出現(xiàn)區(qū)分錯(cuò)誤，這樣的模型叫作過(guò)擬合。而圖2.7（b）中的曲線則為一個(gè)更好的模型，具有更好的泛化能力。如圖2
項(xiàng)目實(shí)習(xí)生 深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化 深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化 領(lǐng)域方向：人工智能 工作地點(diǎn)： 深圳 深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化 人工智能 深圳 項(xiàng)目簡(jiǎn)介 為AI類(lèi)應(yīng)用深度學(xué)習(xí)模型研發(fā)優(yōu)化技術(shù)，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，NAS搜索算法，訓(xùn)練算法優(yōu)化，AI模型編譯優(yōu)化等。 崗位職責(zé) 負(fù)責(zé)調(diào)研深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化技術(shù)
、香蕉以及蘋(píng)果的模型，將兩個(gè)不同域的數(shù)據(jù)集進(jìn)行集成和遷移。因此，在工業(yè)界中對(duì)知識(shí)蒸餾和遷移學(xué)習(xí)也有著非常強(qiáng)烈的需求。補(bǔ)充模型壓縮的知識(shí)模型壓縮大體上可以分為 5 種：模型剪枝：即移除對(duì)結(jié)果作用較小的組件，如減少 head 的數(shù)量和去除作用較少的層，共享參數(shù)等，ALBERT屬于這種；量化：比如將
回歸問(wèn)題算法通常是利用一系列屬性來(lái)預(yù)測(cè)一個(gè)值，預(yù)測(cè)的值是連續(xù)的。例如給出一套房子的一些特征數(shù)據(jù)，如面積、臥室數(shù)等來(lái)預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)，利用最近一周的氣溫變化和衛(wèi)星云圖來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的氣溫情況等。如果一套房子實(shí)際價(jià)格為500萬(wàn)元，通過(guò)回歸分析的預(yù)測(cè)值為499萬(wàn)元，則認(rèn)為這是一個(gè)比較好的回歸分析。在機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題中，常見(jiàn)的回歸分析有線性回歸（Linear
中存放的模型。 torch.hub.list('pytorch/vision:v0.4.2') 1 其余的這里我就不做過(guò)多介紹了，因?yàn)镚ithub上的pytorch.hub上有詳細(xì)說(shuō)明，甚至導(dǎo)入方式，返回什么都寫(xiě)的十分的詳細(xì)。還有很多實(shí)際的例子和案例可供選擇，感興趣的小伙伴可以去試試。
個(gè)性知識(shí)共享圈子，構(gòu)建基于不同部門(mén)、項(xiàng)目或產(chǎn)品的知識(shí)圈子，面向指定用戶群組的知識(shí)共享和經(jīng)驗(yàn)傳遞 知識(shí)卡片 搭建線上學(xué)習(xí)平臺(tái)，課程快速上架，學(xué)習(xí)進(jìn)度、任務(wù)、結(jié)果在線管理，學(xué)習(xí)和考試結(jié)合，提升學(xué)習(xí)培訓(xùn)效果 搭建線上學(xué)習(xí)平臺(tái)，課程快速上架，學(xué)習(xí)進(jìn)度、任務(wù)、結(jié)果在線管理，學(xué)習(xí)和考試結(jié)合，提升學(xué)習(xí)培訓(xùn)效果
于分類(lèi)錯(cuò)誤的樣本，將會(huì)產(chǎn)生更大的懲罰值和更大的梯度。邏輯回歸模型從回歸概率的角度定義了線性二分類(lèi)問(wèn)題。圖2.6（a）給出了線性分類(lèi)器的圖形表示，深色樣本為y=0，淺色樣本為y=1，而中間的曲線為訓(xùn)練得到的線性分類(lèi)邊界z（x）=wTx=0。當(dāng)z（x）<0，即點(diǎn)在分界線的上方時(shí)，預(yù)測(cè)
過(guò)利用先前學(xué)習(xí)的任務(wù)來(lái)加速?gòu)?fù)雜任務(wù)的學(xué)習(xí)過(guò)程一直是強(qiáng)化學(xué)習(xí)中最具挑戰(zhàn)性的問(wèn)題之一，尤其是當(dāng)源任務(wù)和目標(biāo)任務(wù)之間的相似性較低時(shí)。本文針對(duì)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的知識(shí)遷移問(wèn)題，提出了表示與實(shí)例遷移(REPAINT)算法。REPAINT 不僅在策略學(xué)習(xí)中轉(zhuǎn)移了預(yù)先訓(xùn)練的教師策略的表示，而且還使
編程的本質(zhì)來(lái)源于算法，而算法的本質(zhì)來(lái)源于數(shù)學(xué)，編程只不過(guò)將數(shù)學(xué)題進(jìn)行代碼化。 ---- Runsen 深度優(yōu)先搜索和廣度優(yōu)先搜索作為應(yīng)用廣泛的搜索算法，一般是必考算法。 深度優(yōu)先算法（DFS） 深度優(yōu)先算法的本質(zhì)是回溯算法，多數(shù)是應(yīng)用在樹(shù)上，一個(gè)比較典型的應(yīng)用就是二叉樹(shù)的中序遍歷。
機(jī)器學(xué)習(xí)算法 需要明確，當(dāng)前人工智能技術(shù)中，機(jī)器學(xué)習(xí)占據(jù)了主導(dǎo)地位，但不僅僅包括機(jī)器學(xué)習(xí)，而深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)中的一個(gè)子項(xiàng)。目前可以說(shuō)，學(xué)習(xí)AI主要的是學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)，但是，人工智能并不等同于機(jī)器學(xué)習(xí)。具體到機(jī)器學(xué)習(xí)的流程，包括數(shù)據(jù)收集、清洗、預(yù)處理，建
這里就生成了一個(gè)2*2的矩陣A。矩陣A的形狀可以通過(guò)shape查看，矩陣元素的數(shù)據(jù)類(lèi)型可以通過(guò)dtype查看 算術(shù)運(yùn)算和之前的一樣，在相同形狀的矩陣內(nèi)以對(duì)應(yīng)元素的方式進(jìn)行，也可以通過(guò)標(biāo)量對(duì)矩陣進(jìn)行算術(shù)運(yùn)行 廣播 import numpy as np A = np.array([[1,2],[3,4]]) print(A)
1. 顯式的知識(shí)溯源：決策依據(jù)可追溯知識(shí)圖譜的實(shí)體和關(guān)系是顯式定義的符號(hào)，模型在推理過(guò)程中對(duì)知識(shí)的使用可通過(guò)知識(shí)嵌入的注意力權(quán)重或路徑檢索實(shí)現(xiàn)溯源。例如：在問(wèn)答系統(tǒng)中，模型回答“姚明的身高是多少？”時(shí)，可通過(guò)注意力機(jī)制定位到“姚明”實(shí)體在知識(shí)圖譜中的嵌入，并追蹤到關(guān)聯(lián)的“身高”屬性三元組
重要關(guān)鍵的作用，有巨大的商業(yè)機(jī)會(huì)，同時(shí)面臨各種技術(shù)難題： 1）知識(shí)圖譜表征是多模態(tài)與認(rèn)知智能有機(jī)結(jié)合的基礎(chǔ)，如何基于知識(shí)圖譜生成更好的知識(shí)表征，并將知識(shí)表征應(yīng)用到不同的模態(tài)以及跨語(yǔ)言跨模態(tài)的AI任務(wù)上，以及基于事理圖譜的推理決策等都具有極大地技術(shù)挑戰(zhàn)； 2）預(yù)訓(xùn)練大模型是自然語(yǔ)言
epochs=10) 使用模型 用訓(xùn)練好的模型預(yù)測(cè)測(cè)試集中的某個(gè)圖片屬于什么類(lèi)別，先顯示這個(gè)圖片，命令如下。 1 2 3 # display a test image plt.figure() plt.imshow(test_images[9]) 圖1 顯示用以測(cè)試的圖片 查看結(jié)果 查看預(yù)測(cè)結(jié)果，命令如下。
算的。事實(shí)上可以將該算法想象成一個(gè)隨機(jī)的過(guò)程，也就是每次僅隨機(jī)抽取一個(gè)點(diǎn)，在期望上與所有點(diǎn)加起來(lái)的平均大體相似。這樣就可以用單個(gè)點(diǎn)的梯度代替平均的梯度，該單個(gè)點(diǎn)的梯度叫隨機(jī)的梯度，整體的梯度可以看成是隨機(jī)梯度的期望值?；陔S機(jī)梯度下降的線性規(guī)劃問(wèn)題迭代算法涉及公式如下：式中，x（
開(kāi)發(fā)者計(jì)劃 使能開(kāi)發(fā)者基于開(kāi)放能力進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新 開(kāi)發(fā)支持 專(zhuān)業(yè)高效的開(kāi)發(fā)者在線技術(shù)支持服務(wù) 開(kāi)發(fā)者學(xué)堂 云上學(xué)習(xí)、實(shí)驗(yàn)、認(rèn)證的知識(shí)服務(wù)中心 開(kāi)發(fā)者活動(dòng) 開(kāi)發(fā)者實(shí)訓(xùn)、熱門(mén)活動(dòng)專(zhuān)區(qū) 社區(qū)論壇 專(zhuān)家技術(shù)布道、開(kāi)發(fā)者交流分享的平臺(tái) 文檔下載 AI平臺(tái)ModelArts文檔下載 更多產(chǎn)品信息
Notebook編程環(huán)境的操作 了解詳情 最佳實(shí)踐 最佳實(shí)踐 口罩檢測(cè)（使用新版自動(dòng)學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)物體檢測(cè)應(yīng)用） 該案例是使用華為云一站式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts的新版“自動(dòng)學(xué)習(xí)”功能，基于華為云AI開(kāi)發(fā)者社區(qū)AI Gallery中的數(shù)據(jù)集資產(chǎn)，讓零AI基礎(chǔ)的開(kāi)發(fā)者完成“物體檢測(cè)”的AI模型的訓(xùn)練和部署。
手機(jī)版知識(shí)付費(fèi) 開(kāi)啟知識(shí)付費(fèi)功能 登錄企業(yè)門(mén)戶控制臺(tái)，選擇站點(diǎn)，單擊“網(wǎng)站設(shè)計(jì)”，進(jìn)入網(wǎng)站管理后臺(tái)。 在“產(chǎn)品>功能設(shè)置>知識(shí)付費(fèi)產(chǎn)品”中將知識(shí)付費(fèi)功能開(kāi)啟。 選擇需要開(kāi)啟的內(nèi)容形式，如未勾選則后期添加產(chǎn)品時(shí)無(wú)法添加對(duì)應(yīng)內(nèi)容形式產(chǎn)品。 設(shè)置內(nèi)容試聽(tīng)/看，來(lái)提升客戶的吸引度，提升知識(shí)付費(fèi)內(nèi)容的購(gòu)買(mǎi)轉(zhuǎn)化。
作為人工智能最重要的基礎(chǔ)技術(shù)之一，近年來(lái)深度學(xué)習(xí)也逐步延伸到更多的應(yīng)用場(chǎng)景，如自動(dòng)駕駛、互聯(lián)網(wǎng)、安防、醫(yī)療等領(lǐng)域。隨著深度學(xué)習(xí)模型越來(lái)越大，所需數(shù)據(jù)量越來(lái)越多，所需的AI算力資源和訓(xùn)練時(shí)間越來(lái)越長(zhǎng)，深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練和推理性能將是重中之重。 斯坦福大學(xué)DAWNBench是全球人工智能領(lǐng)域最權(quán)威的競(jìng)賽之一，是用來(lái)衡量端
本節(jié)實(shí)驗(yàn)主要介紹如何在openEuler中為新創(chuàng)建的用戶設(shè)置登錄密碼。 立即實(shí)驗(yàn) Python3 中的推導(dǎo)式 Python 推導(dǎo)式是一種獨(dú)特的數(shù)據(jù)處理方式，可以從一個(gè)數(shù)據(jù)序列構(gòu)建另一個(gè)新的數(shù)據(jù)序列的結(jié)構(gòu)體。 Python 推導(dǎo)式是一種獨(dú)特的數(shù)據(jù)處理方式，可以從一個(gè)數(shù)據(jù)序列構(gòu)建另一個(gè)新的數(shù)據(jù)序列的結(jié)構(gòu)體。 立即實(shí)驗(yàn)
