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PCA&Autoencoders通俗解析
该过程会对数据进行压缩编码，即“encoder”，“auto”则体现在其能决定如何重组数据。其中编码特征被称为潜在变量。为什么这样做： 降低数据维度从而缩短训练时间 挖掘潜在特征从而提高模型性能 潜在变量本质上是...文章 2018-09-30 2659浏览量 -
(zhuan)深度学习全网最全学习资料汇总之模型介绍篇
但它重点对自动编码器，以及它的两个变种——稀疏自动编码器和去噪自动编码器做了原理介绍。链接：http://www.dataguru.cn/article-3339-2.html 生成对抗网络 GAN “GANs之父”Goodfellow 38分钟视频亲授：如何完善...文章 2017-02-22 2876浏览量 -
深度学习全网最全学习资料汇总之模型介绍篇
但它重点对自动编码器，以及它的两个变种——稀疏自动编码器和去噪自动编码器做了原理介绍。链接：http://www.dataguru.cn/article-3339-2.html 生成对抗网络 GAN “GANs之父”Goodfellow 38分钟视频亲授：如何完善...文章 2017-08-02 1400浏览量 -
史上最全！27种神经网络简明图解：模型那么多，我该...
稀疏自编码器（SAE）是另外一个有时候可以抽离出数据中一些隐藏分组样试的自动编码的形式。结构和AE是一样的，但隐藏单元的数量大于输入或输出单元的数量。马尔可夫链（Markov Chain,MC） 马尔可夫链（Markov Chain,...文章 2018-01-23 10764浏览量 -
GTC 22 精彩看点|锁定阿里云机器学习 PAI 分享
并具备完整的“渲染-编码-串流”云手游架构。话题链接&xff1a;https://www.nvidia.com/gtc/session-catalog/#/session/1638429961776001IhJm[S41383]云端 Triton 生产实践·李文鹏&xff0c;阿里云&xff0c;主任工程师·邱...文章 2022-03-18 857浏览量 -
《TensorFlow深度学习实战》一导读
并在一些常用数据集（如MNIST、CIFAR-10、Youtube8m等）上了解不同DNN的性能，不仅可以了解TensorFlow支持的不同移动和嵌入式平台，还可以了解如何为深度学习应用程序搭建云平台。你将深入了解TPU架构，以及它们将...文章 2019-01-04 1602浏览量 -
Packable-高效易用的序列化框架
type并不是具体语言平台的“类型”，而是proto自身声明的“类型”，用于告知程序如何编码/解码。取值如下：比方说.proto文件中声明 fixed32或者float,编码时type皆为5（二进制的101，占3bit)。真正的语言层面的...文章 2021-08-04 208浏览量 -
Google Research教你如何从毛坯开始搭建sota 图神经...
但文本和图像在实际使用上通常不采用这种编码方式&xff0c;用图来表示是比较多余的一步操作&xff0c;因为所有图像和文本都具有非常规则的结构。例如&xff0c;图像的邻接矩阵中通常有一条带状结构&xff0c;因为所有的节点或...文章 2022-01-16 79浏览量 -
百度亮相NeurIPS 首届Expo：向世界科普了一次中国自动...
也为那些缺乏深度学习技能的研究团队提供了一个可以搭建定制化模型的平台。百度在今年 7 月举办的 AI 开发者大会上首次提出 AutoDL 1.0&xff0c;利用深度学习来设计深度学习网络架构&xff0c;并于四个月后的百度世界大会...文章 2021-11-30 48浏览量 -
千亿参数大模型时代，QQ浏览器团队十亿级小模型「摩天...
比如 Transformer-XL、稀疏注意力机制、层次分解位置编码等。对于 BERT、RoBERTa、ERNIE 等最多能处理 512 个 token 的问题。算法上的原因是在预训练的时候使用了可学习的绝对位置编码方案&xff0c;所以最多只能处理 ...文章 2021-12-05 58浏览量 -
斯坦福NLP课程|第6讲-循环神经网络与语言模型
但增加 使模型的稀疏性问题恶化，模型尺寸增大1.12 如何搭建一个神经语言模型？回忆一下语言模型任务输入：单词序列 输出：下一个单词的概率分布window-based neural model 在第三讲中被用于NER问题1.13 固定窗口的...文章 2022-05-08 1019浏览量 -
使用Keras进行深度学习：（二）CNN讲解及实践
另外，relu还会将小于0的映射为0，使得网络较为稀疏，减少神经元之间的依赖，避免过拟合。图2：从左到右依次为sigmoid、tanh、relu激活函数 池化层：池化的目的就是减少特征图的维度，减少数据的运算量。池化层是在...文章 2018-04-02 2030浏览量 -
今日头条AI技术沙龙马毅：低维模型与深度模型的...
自编码器&xff08;autoencoder&xff09;就是从压缩感知来的概念。今天我希望讲解这二者螺旋发展的历史过程&xff0c;和大家分享一些经验和教训。背景大数据的「大」体现在两个方面&xff0c;量多、维度高。然而数据再大也不是...文章 2021-11-28 113浏览量 -
如何解决大规模机器学习的三大痛点？
XNN网络的InputLayer对输入的离散特征、组合特征和连续特征进行处理，每个one-hot编码的特征会进行short和long编码，然后按照特征组进行累加(reduce_sum)操作。TransformLayer对输入层InputLayer进行各种归一化变化...文章 2017-12-14 4417浏览量 -
小白不知从何入手认知机器学习？...
我以前探索机器学习的重要灵感来源是神经科学、解密预测所扮演的角色、稀疏性，以及搭建学习系统时的模块化和互补学习。除了学习系统外，也有其他技能可以在更高层次的对其进行更好地理解，从认知科学的角度进行研究...文章 2017-08-01 1015浏览量 -
Libsvm 数据 DNN 训练—从 Keras 到 Estimator
fit 和 fit_generator：Keras 模型训练只接收稠密编码，而 Libsvm 是稀疏编码，如果数据集不算太大，通过 load_svmlight_file 全部读进内存也能接受，但要先全部转成稠密编码再喂给 fit，那内存可能会爆掉；...文章 2019-06-03 3821浏览量 -
情感分析技术：让智能客服更懂人类情感
其中，模型 1 在对当前客服话术及其上下文每句文本进行基于 GRU 或 LSTM 的编码之后，针对编码结果，考虑利用正向和反向 GRU 或者 LSTM 分别对当前待检测客服话术的上文和下文的编码结果进行再次的序列化编码，如此...文章 2020-05-19 3587浏览量 -
一文读懂最近流行的CNN架构（附学习资料）
它们是如何设计出来的？为什么它们设计成那样的结构？回答这些问题并不简单，但是这里我们试着去探讨上面的一些问题。网络结构设计是一个复杂的过程，需要花点时间去学习，甚至更长时间去自己动手实验。首先，我们先...文章 2018-01-15 5751浏览量 -
测试员，敢问路在何方
但是，如果你能够做些其他工作，如自动化编译版本，搭建Web服务器，创建部署脚本。你将有更大的机会被录用（因为你可能不是全 部时间都在做测试，所以，如果你能在同一时间做很多不同的事情，那你将是一个非常不错的...文章 2015-05-27 2520浏览量 -
如何使用Docker、Docker-Compose和Rancher搭建部署...
在我们的工作流中，Docker Compose是一个更适合使用的工具，它同样可以将部署参数进行编码，并且在YAML文件中指定，此文件就是docker-compose.yml。Docker Compose不仅帮助我们解决了上面提到的难点，而且也可以使...文章 2017-11-12 2269浏览量 -
划重点！一文带你看懂三维视觉国际会议的精彩内容
最后高文院士介绍了他们应用以上技术搭建的PKU IKING UAV飞行平台，他们通过这个平台使用无人机花3天时间重建了北大校园3cm-13cm精度的三维结构。权龙，香港科大终身教授 11日下午场特邀报告中，香港科技大学终身...文章 2017-10-24 1792浏览量 -
实时数仓入门训练营：Hologres性能调优实践
同样的，位图索引也有个问题，就是基数过多的列，在位图索引编码时，会形成稀疏数组（列很多，值很少），对查询性能改善影响小。（十一）物理拓扑上文阐述了几个索引以及整个存储方式，下面看一下如何区别它们，以及...文章 2021-07-15 1666浏览量 -
【体系结构顶会MICRO 2017落幕】量子计算获最佳论文，...
该论文在基于UltraScale+的FPGA平台上搭建了16节点的可扩展系统，并针对10种不同的机器学习算法进行了性能评估，从4节点扩展到16节点时，CoSMIC获得2.7x的性能提升而Spark获得1.8x的性能提升，相比于Spark方案，...文章 2017-10-31 2693浏览量 -
万字解读商汤科技ICLR2019论文：随机神经网络结构搜索
我们继续回到搭建CNN的例子，如果要实现这个方法，就需要构建一个新的神经网络，它的输入是表达网络结构的编码（encoding），输出是预测的该网络结构的精度。在［7］的实验中，这种通过额外训练一个可微分的总得分...文章 2019-01-23 514浏览量 -
海量数据场景下机器学习模型训练方案
这些场景包括在线推荐，CTR预估，Lookalike营销等，当有上亿条数据，上千上万维特征，这些应用涉及到的数据量在10G以上甚至TB级别，那么该如何基于海量数据来训练模型呢？增量学习与特征选择 增量学习 增量学习即使...文章 2020-05-12 1492浏览量 -
深度|数据人看Feed流——架构实践
利用数据复制搭建一个冷热分离系统，新消息存储在拥有SSD磁盘和大规格缓存的热库，旧数据存储在冷库。运用编码压缩有效的控制存储成本，见《HBase优化之路-合理的使用编码压缩》...文章 2019-07-28 1932浏览量 -
数据人看Feed流-架构实践
利用数据复制搭建一个冷热分离系统，新消息存储在拥有SSD磁盘和大规格缓存的热库，旧数据存储在冷库。运用编码压缩有效的控制存储成本，见HBase优化之路-合理的使用编码压缩 图3 使用HBase存储Feed流消息 对于关系...文章 2019-07-02 3521浏览量 -
7 Papers|谷歌开源V-MoE代码；FAIR等纯卷积ConvNet，...
他们搭建了一个基础设施&xff0c;能够运行恶意软件与一个现实的用户环境&xff0c;同时防止感染主机控制器系统。然后&xff0c;由于采集的数据非常嘈杂&xff0c;需要进行预处理步骤来隔离相关的信息信号。最后&xff0c;使用这个...文章 2022-01-24 53浏览量 -
阿里云机器学习——让人工智能触手可及
特征编码(featureEncoding) 统计分析 百分位(percentile) 全表统计(fullTableSummary) 皮尔森系数(pearsonCoefficient) 直方图（多字段）(histogram) 离散值特征分析(enumFeaturesAanalysis) 数据视图(data_view) ...文章 2017-03-29 11599浏览量 -
从清华到阿里，他只用6年时间，影响了数亿用户
我有13亿用户，我就用13亿的系数向量来表示这个用户，然后13亿维，这个样本对应哪个用户就是在哪一个维度上标记为1，其它维度都为1，是一个非常大规模的一个稀疏的一个表示。其实用户可以这么表示，商品可以这么表示...文章 2017-08-18 10047浏览量
