自适应学习算法 更多内容
  • 自适应方向

    正确的方向。 设置自适应方向,带有方向参数的图片会先根据方向参数信息进行自动旋转。具体说明如表1所示。 操作名称:auto-orient 表1 自适应方向说明 参数 取值说明 代码样例 value 取值为0或1。默认值为1。 0:不设置自适应方向。图片将不会进行自动旋转,保持默认方向。

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  • 排序策略-离线排序模型

    nin 是该神经元的输入数目。 优化器类型 grad:梯度下降算法 学习率:优化算法的参数,决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 adam:自适应矩估计算法 结合AdaGrad和 RMS Prop两种优化算法的优点,对梯度的一阶矩估计(First Moment Est

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  • 自动学习

    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和部

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  • 排序策略

    nin 是该神经元的输入数目。 优化器类型 grad:梯度下降算法 学习率:优化算法的参数,决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 adam:自适应矩估计算法 结合AdaGrad和RMSProp两种优化算法的优点,对梯度的一阶矩估计(First Moment Est

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  • 多终端自适应版

    与管理。 选择自适应模板,网站一端设计,多个终端适配。 图1 多终端自适应版模板市场 海量模板任意选择,背景、功能随意切换,自适应版模板编辑可集中创建页面的图片排版大小,智能地根据用户行为以及使用的设备环境进行相对应的布局。一个网站支持多个终端独立设计,也可自适应多个终端(手机、

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  • 自动学习和订阅算法有什么区别?

    自动学习和订阅算法有什么区别? 针对不同目标群体,ModelArts提供不同的AI开发方式。 如果您是新手,推荐您使用自动学习实现零代码模型开发。当您使用自动学习,系统会自动选择适合的算法和适合的参数进行模型训练。 如果您是AI开发进阶者,通过订阅算法进行模型训练有更多算法上的选择,并且您可以自定义训练所需的参数。

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  • 算法

    KhopSample K跳算法 ShortestPathSample 最短路径算法 AllShortestPathsSample 全最短路径算法 FilteredShortestPathSample 带一般过滤条件最短路径 SsspSample 单源最短路径算法 ShortestPa

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  • 迁移学习

    单击图标,运行“评估迁移数据”代码框内容。 评估迁移算法 如果评估迁移数据的结果为当前数据适合迁移,可以使用评估迁移算法评估当前数据适合采用哪种算法进行迁移。 单击界面右上角的图标,选择“迁移学习 > 特征迁移 > 迁移评估 > 评估迁移算法”。界面新增“评估迁移算法”内容。 对应参数说明,如表4所示。

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  • 学习项目

    可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置: 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置,不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算,时长最大计为:每页浏览时长*文档页数;文档学习按浏览页数计算,不计入学习时长。 更多设置:添加协同人

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  • 漫游调优

    否能引导,什么时候引导,引导到哪个AP),提升漫游成功率,降低漫游过程的丢包,时延,提升终端漫游体验。 以终端类型识别为基础,采用强化学习算法进行在线终端画像实时训练,与设备侧、终端侧协同提升漫游体验。 终端下行信号测量:基于Wi-Fi 802.11k,Wi-Fi 802.11h

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  • 学习空间

    学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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  • 模型训练

    效率及训练性能,ModelArts提供了可视化作业管理、资源管理、版本管理等功能,基于机器学习算法及强化学习的模型训练自动超参调优,如learning rate、batch size等自动的调参策略;预置和调优常用模型,简化模型开发和全流程训练管理。 当前大多数开发者开发模型时,

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  • 学习任务

    学习任务 管理员以任务形式,把需要学习的知识内容派发给学员,学员在规定期限内完成任务,管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径:培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息:任务名称、有效期是必填,其他信息选填 图3

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  • 学习目标

    学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题: 开发指南

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  • 自适应计划选择的Hint

    自适应计划选择的Hint 功能描述 对于以PBE方式执行的查询语句和DML语句,用户可以通过在查询中加choose_adaptive_gplan hint触发自适应计划选择。 语法格式 针对查询开启自适应计划选择: 1 choose_adaptive_gplan 对于非PBE方

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  • 自适应计划选择的Hint

    自适应计划选择的Hint 功能描述 对于以PBE方式执行的查询语句和DML语句,用户可以通过在查询中加choose_adaptive_gplan hint触发自适应计划选择。 语法格式 针对查询开启自适应计划选择: 1 choose_adaptive_gplan 对于非PBE方

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  • 开启HetuEngine自适应查询执行

    HetuEngine提供了自适应查询执行的功能,该功能会自适应地调度执行查询。 本章节介绍如何开启自适应查询执行功能。 操作步骤 使用HetuEngine管理员用户登录Manager,选择“集群 > 服务 > HetuEngine”,进入HetuEngine服务页面。 在“概览”

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  • 自动学习

    自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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  • 算法发布

    算法发布 上传算法 商品发布 父主题: 发布算法

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  • 更新算法

    String 算法api版本,标识新旧版。 is_valid String 算法可用性。 state String 算法状态。 tags Array of Map<String,String> objects 算法标签。 attr_list Array of strings 算法属性列表。

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  • 算法参考

    算法参考 算法一览表 PageRank算法 PersonalRank算法 k核算法(k-core) k跳算法(k-hop) 最短路径算法(Shortest Path) 全最短路算法(All Shortest Paths) 带一般过滤条件最短路径(Filtered Shortest

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