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    深度学习 稀疏约束 更多内容
  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域, DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域,DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 各个模型深度学习训练加速框架的选择

    各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架: DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具,但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架,主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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  • 排序策略

    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。 表4 深度网络因子分解机参数说明 参数名称

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  • 应用场景

    数据统计分析能力。 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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  • 排序策略-离线排序模型

    将整个数据集切分成多个子数据集,依次训练,每个epoch训练一个子数据集。 DeepFM DeepFM,结合了FM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。 表2 深度网络因子分解机参数说明 参数名称 说明 名称 自定义策略名称,由中文、英文、数字、下

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  • 深度诊断ECS

    深度诊断E CS 操作场景 ECS支持操作系统的深度诊断服务,提供GuestOS内常见问题的自诊断能力,您可以通过方便快捷的自诊断服务解决操作系统内的常见问题。 本文介绍支持深度诊断的操作系统版本以及诊断结论说明。 约束与限制 该功能依赖云运维中心(Cloud Operations

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  • 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

    基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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  • 提交排序任务API

    域都会学习一个隐向量,能够达到更高的精度,但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 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。

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  • 迁移学习

    迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想,而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候,可以使用特征迁移功能,将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前,请先完成如下操作: 将源数据集和目标数据集导入系统,详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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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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  • 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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  • 约束

    约束 环境约束 版本依赖 多活容灾监控准备 父主题: MAS-DB-SDK使用手册

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  • 约束

    约束 MAS-Mongo-SDK的多活容灾能力需要数据同步服务和MAS DCG服务支持,SDK本身不支持数据同步,SDK本身也不支持故障动态切换数据源能力,需要配合MAS DCG服务一起使用。 版本约束 多活容灾MongoDB监控准备 父主题: MAS-Mongo-SDK使用手册

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  • 约束

    约束 环境约束 版本依赖 多活容灾Redis监控准备 父主题: MAS-Redis-SDK使用手册

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  • 约束

    约束 为了保证数据的可靠性,需要对SAP HANA进行数据备份。 用户可以通过使用SAP HANA Studio、SQL命令或SAP DBA Cockpit来启动和安排SAP HANA数据库备份。除非手动设置禁止,日志文件会被自动备份。 本章以使用SAP HANA 1.0时在SAP

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  • 约束

    约束 MAS-ElasticSearch-SDK的多活容灾能力需要MAS服务支持,SDK的故障动态切换数据源能力需要配合MAS实例一起使用。 在使用MAS-ElasticSearch-SDK进行开发前,需要先做好如下准备: 已创建MAS实例。 在实例下已创建对应的监控器。 请参考

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  • 约束

    约束 为了保证数据的可靠性,需要对SAP HANA进行数据备份。 用户可以通过使用SAP HANA Studio、SQL命令或SAP DBA Cockpit来启动和安排SAP HANA数据库备份。除非手动设置禁止,日志文件会被自动备份。 本章以使用SAP HANA 2.0时在SAP

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  • 约束

    约束 表中的约束应用于多列。DSC支持以下约束: REFERENCES约束/FOREIGN KEY:目前无法通过工具迁移。 PRIMARY KEY约束:可通过工具迁移。 UNIQUE约束:可通过工具迁移。 输入:CREATE TABLE,使用CONSTRAINT 1 2 3

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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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  • 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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