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    深度学习与稀疏表示 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

    batch:则仅针对当前批数据中出现的参数计算 说明: batch模式计算速度快于full模式。 隐向量长度 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。

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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

    batch:则仅针对当前批数据中出现的参数计算 说明: batch模式计算速度快于full模式。 隐向量长度 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。

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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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  • 深度诊断ECS

    登录管理控制台,进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列,单击“更多 > 运维监控 > 深度诊断”。 (可选)在“开通云运维中心并添加权限”页面,阅读服务声明并勾选后,单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务,则会显示该页面。 在“深度诊断”页面,选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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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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  • 如何表示父子关系

    如何表示父子关系 方式一:图中绘制时采用图元嵌套的方式。同时,左侧目录树保持父子结构。 方式二:图中图元设置组合或者聚合关系。如果架构方案中设置其它类型的连线支持构成上下级关系,那么图中绘制对应的连线类型,也可以构成父子关系。 父主题: 模型设计

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  • 迁移学习

    根据实际源数据集和目标数据集标签列的值修改图1红框区域对应值。其中,S表示源数据,T表示目标数据,X表示数据特征,Y表示数据标签。 单击图标,运行“使用CMF算法迁移数据”代码框内容。 生成源 数据实例 单击界面右上角的图标,选择“迁移学习 > 特征迁移 > 生成数据 > 生成源数据实例”。界面新增“生成迁移后的源数据实例”内容。

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  • 学习项目

    添加内容单击即可添加所需要的资源类型,向下滑动时当前区域会吸顶显示,方便内容的添加维护; 阶段内容已添加内容展示资源所属类型,鼠标移动至名称后可单击预览素材内容(暂不支持scorm,HTML和压缩包的预览); 解锁时间可以设置资源的解锁时间,学员必须到解锁时间后才能学习该资源,线下课和考勤无解锁时间的设置。 默认显

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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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  • 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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  • 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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  • ModelArts与DLS服务的区别?

    ModelArtsDLS服务的区别? 深度学习服务(DLS)是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务,内置大量优化的网络模型,以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术,通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练评估。 但是,DLS服务仅提供深度学习技术,而Mode

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  • WK文件配置详解

    使用人或者无人无车的图像进行量化)。网络中如果存在多个输入层,则需要配置多个image_list 顶,顺序、个数prototxt 完全对应。 Norm_type 表示对网络数据输入的预处理方法。注意image_type 配置为0时,norm_type 只能配置为0;image_type

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  • 问答模型训练(可选)

    如下图所示,您可以根据实际需求,选择合适的阈值,然后单击“确定”。 用户问法标准问的相似度大于直接回答阈值时,直接返回相应答案。 用户问法标准问的相似度大于推荐问阈值时(小于直接回答阈值),返回相似度较高的标准问给用户再次确定用户意图。 用户问法标准问的相似度小于推荐问阈值时,返回识别失败回复话术。

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  • 华为人工智能工程师培训

    0的基础高阶操作,TensorFlow2.0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 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

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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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