AI开发平台ModelArts 

ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。

 
 

    深度学习反向传播 转化矩阵乘法 更多内容
  • 应用场景

    准确率高:基于改进的深度学习算法,检测准确率高。 响应速度快:视频直播响应速度小于0.1秒。 在线商城 智能审核商家/用户上传图像,高效识别并预警不合规图片,防止涉黄、涉暴类图像发布,降低人工审核成本和业务违规风险。 场景优势如下: 准确率高:基于改进的深度学习算法,检测准确率高。

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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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  • 反向解析管理简介

    添加到 域名 反向解析。 本章节介绍如何创建并管理反向解析,如表1所示。 表1 反向解析管理说明 操作 适用场景 使用限制 创建反向解析 介绍如何为 云服务器 (如E CS )创建反向解析。 反向解析属于项目级资源,在创建之前需要先设置区域和项目。 每个租户支持添加50个反向解析。 管理反向解析

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  • 标签传播(Label Propagation)(1.0.0)

    标签传播(Label Propagation)(1.0.0) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 convergence 否 收敛精度。 Double 0~1,不包括0和1。 0.00001 max_iterations 否 最大迭代次数。

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  • 修改企业路由器配置

    默认路由表传播 可选参数。 为了简化您后续的网络配置流程,此处建议您开启“默认路由表传播”功能,开启之后: 开启该功能,需要设置“传播路由表”,指定默认传播路由表。 设置完默认传播路由表后,在企业路由器中新创建连接时(比如连接A),会自动为连接A在默认传播路由表中创建传播。 创建传播后,会有以下作用:

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  • 企业路由器工作原理

    云防火墙(CFW) 不支持 传播 传播是企业路由器和连接的路由学习关系,一个连接可以和多个ER路由表建立传播关系,为连接创建传播后,可以将连接的路由信息自动学习到ER路由表中。 对于不同类型的连接,传播路由的学习内容有差异,具体如表6所示。 表6 传播说明 连接类型 路由学习内容 虚拟私有云(VPC)

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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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  • 课程学习

    课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入,查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面,点击每个具体的课程卡片,进入课程详情页面。可以按学习状态(未完成/已完成)、学习类型(

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  • 什么是反向解析?

    compute.hwclouds-dns.com。解析该EIP的PTR记录可以获取默认反向域名。您也可以登录DNS控制台单击反向解析添加弹性公网IP的反向解析,添加后将覆盖默认值。 父主题: 反向解析

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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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  • 反向代理部署配置举例

    反向代理部署配置举例 反向代理模式,数据库运维安全管理系统通过代理资产进行安全防护。本示例组网情况如图1 反向代理组网所示。 图1 反向代理组网 表1 组网说明 设备 说明 客户端 IP地址:192.168.1.10 数据库运维安全管理系统 IP地址:192.168.12.59 MySQL数据库

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  • 数值计算求解器

    线性迭代法:基于Krylov子空间的迭代方法是一种重要的求解线性方程组的手段,尤其是对于大型稀疏矩阵的方程组,迭代法是求解线性方程组的优先选择。 预处理子:预处理技术试图改变系数矩阵的谱性质,将一个困难问题转化为另一个易于迭代求解的同解线性方程组。 非线性迭代法:基于迭代法实现CAE场景中非线性问题的高效快速求解。

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  • 创建单机多卡的分布式训练(DataParallel)

    将模型复制到多个GPU上 将一个Batch的数据均分到每一个GPU上 各GPU上的模型进行前向传播,得到输出 主GPU(逻辑序号为0)收集各GPU的输出,汇总后计算损失 分发损失,各GPU各自反向传播梯度 主GPU收集梯度并更新参数,将更新后的模型参数分发到各GPU 具体流程图如下: 图1

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  • 天筹求解器服务 OptVerse

    线性迭代法:基于Krylov子空间的迭代方法是一种重要的求解线性方程组的手段,尤其是对于大型稀疏矩阵的方程组,迭代法是求解线性方程组的优先选择。 预处理子:预处理技术试图改变系数矩阵的谱性质,将一个困难问题转化为另一个易于迭代求解的同解线性方程组。 非线性迭代法:基于迭代法实现CAE场景中非线性问题的高效快速求解。

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  • 方案概述

    函数工作流 FunctionGraph,只需编写业务函数代码并设置运行的条件,即可以弹性、免运维、高可靠的方式运行。 语音识别 服务,将wav语音文件转化为文字。 方案优势 高识别 该方案基于深度学习技术,对特定领域场景的语音识别进行优化,识别率高。 稳定可靠 该方案成功应用于各类场景,基于华为等企业客户的长期实践,经受过复杂场景考验。

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  • 功能总览

    美-圣保罗一 关联概述 传播 传播是企业路由器和连接的路由学习关系,一个连接可以和多个ER路由表建立传播关系,为连接创建传播后,可以将连接的路由信息自动学习到ER路由表中。 如果不创建传播,可以手动在路由表中添加连接的静态路由。 您可以通过以下方法创建传播: 手动创建:选择任意路由表,并在路由表中为连接创建传播。

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  • 查询应用实例级/项目级权限矩阵

    查询应用实例级/项目级权限矩阵 功能介绍 查询应用实例级/项目级权限矩阵,传递app_id时,查询应用实例级权限矩阵;未传app_id,传递project_id时,查询应用项目级权限矩阵。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v3/applications/permissions

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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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  • 创建企业路由器

    路由表。 默认传播路由表支持修改,企业路由器创建完成后,您可以创建新的路由表,并将新的路由表设置为默认传播路由表,具体请参见修改企业路由器配置。 设置完默认传播路由表后,在企业路由器中新创建连接时(比如连接A),会自动为连接A在默认传播路由表中创建传播。 创建传播后,会有以下作用:

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