使用仪表盘将日志可视化 创建日志仪表盘 添加日志仪表盘过滤器 日志仪表盘模板 父主题： 日志可视化

查看更多 →

系，而核函数特征交互神经网络使用不同的核（kernel）来对特征交互进行建模，以此来计算两个域中特征的相互关系，其中核的种类包括向量内积外积、矩阵乘法、神经网络等。利用核函数建模特征交互，实现了参数共享，减小了模型复杂度。PIN算法请参见核函数特征交互神经网络。 config 否

查看更多 →

模型可视化作业中各参数的意义？ 可视化作业通过TensorBoard提供能力，TensorBoard功能介绍请参见TensorBoard官网资料。 父主题： 功能咨询

查看更多 →

在TFJob中指定GPU资源。 创建tf-gpu.yaml文件，示例如下： 该示例的主要功能是基于Tensorflow的分布式架构，利用卷积神经网络（CNN）中的ResNet50模型对随机生成的图像进行训练，每次训练32张图像（batch_size），共训练100次（step），记

查看更多 →

概要 本章节主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

查看更多 →

分解后的表示特征的向量的长度。默认10。 神经网络结构 神经网络的层数与每一层的神经元节点个数。默认400,400,400。 激活函数 神经网络中的激活函数，将一个（或一组）神经元的值映射为一个输出值。 relu tanh sigmoid 神经元值保留概率 神经网络前向传播过程中以该概率保留神经元的值。默认0

查看更多 →

桶策略”。 单击“创建”。 配置桶策略。 图1 配置桶策略 表1 自定义桶策略参数配置说明 参数 说明 策略配置方式 支持可视化视图和JSON视图。此处以可视化视图为例，JSON视图的说明请参见自定义创建桶策略（JSON视图）。 策略名称 输入自定义桶策略的名称。 策略内容 效力

查看更多 →

分解后的表示特征的向量的长度。默认10。 神经网络结构 神经网络的层数与每一层的神经元节点个数。默认400,400,400。 激活函数 神经网络中的激活函数，将一个（或一组）神经元的值映射为一个输出值。 relu tanh sigmoid 神经元值保留概率 神经网络前向传播过程中以该概率保留神经元的值。默认0

查看更多 →

使用Portainer进行Docker可视化管理 概述 购买并配置云耀 云服务器 L实例 初始化Portainer 使用Portainer部署MySQL容器

查看更多 →

使用可视化编辑器编写模板创建云硬盘 本教程将指导您通过“使用可视化编辑器编写模板”创建云硬盘。本次教程完成后，在云 服务器 控制台中可查看到一个已创建好的云硬盘，如图1。 图1 云硬盘创建成功 步骤一：使用可视化编辑器编写模板：使用可视化编辑器添加元素，用可视化编辑器集成的编辑器为各元素添加参数。

查看更多 →

使用统计图表将日志可视化 统计图表概述 LTS表格 LTS柱状图 LTS折线图 LTS饼图 LTS数字图 LTS数字折线图 LTS地图 LTS漏斗图 父主题： 日志可视化

查看更多 →

图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检测，准确识别图像中包含的影视明星、网红人物等。 主体识别 利用后台算法来检测图像中的主体内容，识别主体内容的坐标信息。 图2 主体识别示例图 翻拍识别 利用深度神经网络算法判断条形码图片为原始拍摄，还是经过二次

查看更多 →

是否支持Keras引擎？ 开发环境中的Notebook支持。训练作业和模型部署（即推理）暂时不支持。 Keras是一个用Python编写的高级神经网络API，它能够以TensorFlow、CNTK或者Theano作为后端运行。Notebook开发环境支持“tf.keras”。 如何查看Keras版本

查看更多 →

“多层感知机分类”节点可用于建立一个基于前馈人工神经网络的分类模型。 前馈人工神经网络采用一种单向多层结构。其中每一层包含若干个神经元，同一层的神经元之间没有互相连接，层间信息的传送只沿一个方向进行。其中第一层称为输入层。最后一层为输出层，中间为隐层。K+1层前馈神经网络矩阵形式如下表示，其中X为特

查看更多 →

多数企业都不具备AI开发能力。 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练

查看更多 →

Int 分解后的特征向量的长度。取值范围[1,100]，默认10。 神经网络结构 (architecture) 是 List[Int] 神经网络的层数与每一层神经元节点个数。每一层神经元节点数不大于5000，神经网络层数不大于10。默认为400,400,400。 神经元值保留概率

查看更多 →

使用Portainer应用镜像进行Docker可视化管理 概述 购买并配置Flexus应用服务器 L实例 初始化Portainer 使用Portainer部署MySQL容器 父主题： Flexus应用服务器L实例应用镜像最佳实践

查看更多 →

产品优势 识别准确率高 采用最新一代 语音识别 技术，基于深度神经网络（Deep Neural Networks，简称DNN）技术，大大提高了抗噪性能，使识别准确率显著提升。 识别速度快 把语言模型、词典和声学模型统一集成为一个大的神经网络，同时在工程上进行了大量的优化，大幅提升解码速度，使识别速度在业内处于领先地位。

查看更多 →

单击“新建”，新建为可视化图表。 或单击“保存”，将当前查询结果新建为可视化图表。当选中某个可视化图表时，单击“保存”，可对当前图表修改结果进行保存。 在创建图表页面中，配置相关参数。 如果开启“同时添加到仪表盘”按钮，新建图表可以直接添加到仪表盘中。 完成后，单击“确定”。 查看可视化图表。

查看更多 →

点 云地图 和体积计算结果支持在线可视化吗？ 支持，体积计算作业的产物，包括点云地图和体积计算结果需要额外集成到客户系统中。 父主题： 堆体测量

查看更多 →

介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、语音识别、 机器翻译 编程实验 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作 本

查看更多 →