热门好课推荐
猜你喜欢
相关培训 相关博客
  • 在线深度学习的主要困难是模型的容量、复杂度等设置很不灵活,即模型是静态的,而数据流是动态的。本论文提出了一种适应性的网络框架,结合HBP算法,使网络结构能随着数据的流入而逐渐扩展、复杂化。这使得模型同时拥有在线学习和深度学习的优点,并在多种在线学习模型和数据集的对比实验中都取得了当前最佳结果。近年来,我们见证了深度学习技术在很多应用中
    2017-12-31 07:02:19
    阅读量:5248
    评论:1
  • Apache Spark 2.4.0是2.x系列中的第五个版本。此版本增加了屏障执行模式,以便更好地与深度学习框架集成;引入30多个更高阶的内置函数,能够更轻松地处理复杂数据类型;优化K8s集成,同时提供Scala 2.12实验性支持。其他主要更新还包括内置Avro数据源、图像数据源,更加灵活的流式接收器,取消传输过程中2GB块大小的限制,Pandas UDF改进。此外,此版本继续关注可用性、稳定...
    2018-11-10 14:44:26
    阅读量:13
    评论:0
  • ​本文内容节选自由msup主办的第七届TOP100summit,北京一流科技有限公司首席科学家袁进辉(老师木)分享的《让AI简单且强大:深度学习引擎OneFlow背后的技术实践》实录。北京一流科技有限公司将自动编排并行模式、静态调度、流式执行等创新性技术相融合,构建成一套自动支持数据并行、模型并行及流水并行等多种模式的分布式深度学习框架,降低了分布式训练门槛、极大的提高了硬件使...
    2019-04-24 09:34:23
    阅读量:602
    评论:0
  • TitleContent原文在线学习算法综述作者潘志松摘要在线学习:通过流式计算框架,在内存中直接对数据实时运算,为大数据的学习提供了有力的工具引言流式数据特点:动态性无序性无限性突发性体积大传统学习方法归根结底是对某一静态数据分布的学习,没有提供学习数据分布变化规律的方法。这类分布随时间变化的数据称为非稳定数据or演化数据针对流式数据传统批处理
    2017-05-10 16:10:17
    阅读量:3936
    评论:0
  • 深度学习第一篇,撒花花~~~接触机器学习将近一年,接触深度学习三四个月吧,感觉每次训练代码只是无脑训练,这次先整理一下关于episode和batch的相关知识。
    2017-04-19 15:28:47
    阅读量:2522
    评论:0
  • 大数据就业前景:大数据分析师是青春饭吗?2019年大数据分析市场新趋势,2019年企业将部署流媒体平台,推动低延迟DevOps管道,不断向移动应用、物联网、机器人和其他边缘应用注入经过训练的最佳机器学习模型。在线事务分析处理、数据转换和数据治理工作负载也越来越多地转向低延迟、有状态的流式主干架构。大数据分析一直是过去这十年的一个重要技术趋势,也是IT市场中最具活力和创新力的领域之一。但...
    2019-02-27 13:45:08
    阅读量:3670
    评论:0
  • 目录网络模型先简单后复杂确认模型损失检查中间输出和连接关于可视化神经网络的主要方法,Faizan Shaikh 举出了三个例子:超参数的选择学习率范围侧视图Colab NotebookNanonets数据预处理数据增强数据不平衡的处理自己的数据生成器全程跟踪工作Linux命令学会去查找资料和Solution如果你有了初步的想法打算做某个研...
    2019-06-13 19:12:42
    阅读量:333
    评论:0
  • #背景知识见《深度学习之tensorflow(六)》【https://blog.csdn.net/m0_37621024/article/details/88680580】#《深度学习之tensorflow(六)》中的代码import tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_d...
    2019-04-02 10:55:08
    阅读量:472
    评论:0
  • 推荐系统概述什么是推荐系统分析用户的喜好,为用户推荐物品/人,或为用户提供选项。评分预测(rating prediction) 评分,即用户对物品的喜欢程度,一般可以分为“喜欢”,“不喜欢”排名预测(ranking prediction)或Top-N推荐 预测备选“物品”的排名,并取出Top-N的推荐物品。分类(Classification): 对备选物品分类难点数据稀疏性 冷启动问
    2017-10-28 17:29:57
    阅读量:1430
    评论:2