模型驱动深度学习 更多内容
  • 场景介绍

    用进行强化学习,也可以准确判断和学习到使用者的偏好,最后,DPO算法还可以与其他优化算法相结合,进一步提高深度学习模型的性能。 SFT监督式微调(Self-training Fine-tuning):是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。 它基于一个预先训练好的模型,通过调整模

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  • 盘古自然语言大模型的适用场景有哪些

    盘古自然语言大模型的适用场景有哪些 自然语言处理 模型是一种参数量极大的预训练模型,是众多自然语言处理下游任务的基础模型。学术界和工业界的实践证明,随着模型参数规模的增加,自然语言处理下游任务的效果显著提升,这得益于海量数据、大量算力以及深度学习的飞跃发展。 基于自然语言处理大模型的预训

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  • 图解工业数字模型驱动引擎

    图解工业数字模型驱动引擎

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  • AI Gallery功能介绍

    面向开发者提供了AI Gallery大模型开源社区,通过大模型为用户提供服务,普及大模型行业。AI Gallery提供了大量基于昇腾云底座适配的三方开源大模型,同步提供了可以快速体验模型的能力、极致的开发体验,助力开发者快速了解并学习模型。 构建零门槛线上模型体验,零基础开发者开箱即用,初学者三行代码使用所有模型

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  • 提交排序任务API

    知因子分解机。 深度网络因子分解机,结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习,同时学习高阶和低阶特征组合,从而达到准确地特征组合学习,进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。 核函数特征交互神经网络是深度网络因子分解机的改进版本,深度网络因子分解机通过

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  • StreamingML

    StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题: Flink SQL语法参考(不再演进,推荐使用Flink OpenSource SQL)

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  • 欠拟合的解决方法有哪些?

    欠拟合的解决方法有哪些? 模型复杂化。 对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项,增加决策树的深度,增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等。 弃用原来的算法,使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归,用随机森林来代替决策树。 增加更多的特征,使输入数据具有更强的表达能力。

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  • 排序策略

    单击选择训练结果在OBS中的保存根路径,训练完成后,会将模型和日志文件保存在该路径下。该路径不能包含中文。 深度网络因子分解机-DeepFM 深度网络因子分解机,结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习,同时学习高阶和低阶特征组合,从而达到准确地特征组合学习,进行精准推荐。单击查看深度网络因子分解机详细信息。

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  • 加载驱动

    加载驱动 在创建数据库连接之前,需要先加载数据库驱动程序。 加载驱动有两种方法: 在代码中创建连接之前任意位置隐含装载:Class.forName("com.huawei.gaussdb.jdbc.Driver") 在JVM启动时参数传递:java -Djdbc.drivers=com

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  • 创建纵向联邦学习作业

    业记录。模型训练页面展示了历史作业的执行情况、模型的评估指标和生成时间。模型的评估指标是使用训练数据集产生的。 单击“查看参数”可以查看该模型训练时指定的机器学习作业参数;逻辑回归作业可以单击“查看中间结果”实时查看每一次迭代的评估指标。 图12 模型训练参数 进行模型评估。在历

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  • 如何使用工业数字模型驱动引擎?

    如何使用工业数字模型驱动引擎? 注册华为账号 并完成实名认证后,需要开通工业数字模型驱动引擎(Industrial Digital Model Engine,简称iDME)并授权才可使用iDME。 如果您是首次使用iDME,可在控制台免费开通iDME设计服务,具体操作请参见开通iDME设计服务(免费)。

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  • 工业数字模型驱动引擎可以做什么?

    工业数字模型驱动引擎可以做什么? 工业数字模型驱动引擎(Industrial Digital Model Engine,简称iDME),是基于数字化变革和数据管理优秀实践开发的创新型工业软件开发与运营平台,打造“基于模型+数据驱动”的公共底座,为协同打造新一代全栈自主可控工业软件

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  • 基本概念

    局部微调(LoRA)是一种优化技术,用于在深度学习模型的微调过程中,只对模型的一部分参数进行更新,而不是对所有参数进行更新。这种方法可以显著减少微调所需的计算资源和时间,同时保持或接近模型的最佳性能。 过拟合 过拟合是指为了得到一致假设而使假设变得过度严格,会导致模型产生“以偏概全”的现象,导致模型泛化效果变差。

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  • 加载驱动

    加载驱动 在创建数据库连接之前,需要先加载数据库驱动程序。 加载驱动有两种方法: 在代码中创建连接之前任意位置隐含装载:Class.forName("org.postgresql.Driver"); 在JVM启动时参数传递:java -Djdbc.drivers=org.postgresql

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  • 加载驱动

    加载驱动 在创建数据库连接之前,需要先加载数据库驱动程序。 加载驱动有两种方法: 在代码中创建连接之前任意位置隐含装载:Class.forName("org.postgresql.Driver"); 在JVM启动时参数传递:java -Djdbc.drivers=org.postgresql

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  • 加载驱动

    加载驱动 在创建数据库连接之前,需要先加载数据库驱动程序。 加载驱动有两种方法: 在代码中创建连接之前任意位置隐含装载:在与数据库建立连接之前添加Class.forName("org.postgresql.Driver");,建立连接代码详见连接数据库示例章节。 在JVM启动时参

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  • 加载驱动

    加载驱动 在创建数据库连接之前,需要先加载数据库驱动程序。 加载驱动有两种方法: 在代码中创建连接之前任意位置隐含装载在与数据库建立连接之前添加Class.forName("org.postgresql.Driver");,建立连接代码详见连接数据库示例章节。 在JVM启动时参数

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  • 加载驱动

    加载驱动 在创建数据库连接之前,需要先加载数据库驱动程序。 加载驱动有两种方法: 在代码中创建连接之前任意位置隐含装载:Class.forName("org.postgresql.Driver"); 在JVM启动时参数传递:java -Djdbc.drivers=org.postgresql

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  • 最新动态

    人脸检测技能 面向智慧商超的人脸采集技能。本技能使用多个深度学习算法,实时分析视频流,自动抓取画面中的清晰人脸上传至您的后台系统,用于后续实现其他业务。 商用 多区域客流分析技能 面向智慧商超的客流统计技能。本技能使用深度学习算法,实时分析视频流,自动统计固定时间间隔的客流信息。 车牌识别技能

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  • 应用场景

    据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合,挖掘用户高维稀疏特征,匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略,网状匹配兴趣标签。 改善用户体验,同时降低人工成本。 画像与深度模型结合,助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐 RES+媒资应用场景

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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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