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浅谈神经网络中的梯度爆炸问题
本文讲解梯度爆炸的相关问题,主要从以下三个方面介绍:什么是梯度爆炸,以及在训练过程中梯度爆炸会引发哪些问题、如何知道网络模型是否存在梯度爆炸、如何在网络模型中解决梯度爆炸问题。讲解比较通俗易懂,给出了一些判断梯度爆炸存在的方法及解决方法。
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来自: 云原生
阿里云Kubernetes 1.9上利用Helm玩转TensorFlow模型预测
TensorFlow Serving是Google开源的机器学习模型预测系统,能够简化并加速从模型到生产应用的过程。 它实际上也是一个在线服务,我们需要考虑它的部署时刻的安装配置,运行时刻的负载均衡,弹性伸缩,高可用性以及滚动升级等问题,幸运的是这正是Kubernetes擅长的地方。
生成对抗网络入门指南(内含资源和代码)
生成对抗网络是由两个相互竞争的网络组成的深度神经网络架构。本文对其进行详细讲解,并附上大量相关英文文章链接供参考。
ElasticDL: Kubernetes-native 弹性分布式深度学习系统
ElasticDL项目负责人王益分享ElasticDL 项目的设计意图和现状,尤其是 ElasticDL 与 TensorFlow 2.0 以及 Kubernetes 的技术关联。
TensorFlow固化模型+打包程序+web API
固化Tensorflow模型,使用flask搭建简易web API,打包python代码
重磅系列文章|UI2Code智能生成Flutter代码--整体设计篇
UI2CODE项目是闲鱼技术团队研发的一款通过机器视觉理解+AI人工智能将UI视觉图片转化为端侧代码的工具。
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来自: 云原生
在阿里云上两分钟玩转AlextNet
本文是该系列中的第六篇文章, 将为您介绍如何在弹性GPU和阿里云容器服务上快速部署和使用AlexNet。
云原生生态周报 Vol. 9 | K8s 1.15 后的性能提升
业界要闻 Helm这款包管理工具,作为业界Kubernetes上应用分发的事实标准,其 v3.0.0-alpha.1正式发布,这是Helm 3的第一个Alpha版本。(https://github.com/helm/helm/releases/tag/v3.0.0-alpha.1),标志着 Tiller 这个 Server 端组件正式从 Helm 体系中谢幕 Talos发布。
TensorFlow 2.0+Keras 防坑指南
TensorFlow 2.0是对1.x版本做了一次大的瘦身,Eager Execution默认开启,并且使用Keras作为默认高级API,这些改进大大降低的TensorFlow使用难度。 本文主要记录了一次曲折的使用Keras+TensorFlow2.0的BatchNormalization的踩坑经历,这个坑差点要把TF2.0的新特性都毁灭殆尽,如果你在学习TF2.0的官方教程,不妨一观
独家 | 从全方位为你比较3种数据科学工具的比较:Python、R和SAS(附链接)
关于三种数据科学工具Python、R和SAS,本文从8个角度进行比较分析并在文末提供记分卡,以便你随时调整权重,快速做出选择。
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