bp神经网络算法过程
社区干货
使用pytorch自己构建网络模型总结|社区征文
本篇文章主要总结神经网络的完整的模型训练套路,希望通过本篇文章可以让你对网络训练步骤有一个清晰的认识。 本次内容用到的数据集是[CIFAR10](https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html),使用这个... 只是在卷积中的padding需要我们根据前后输入输出的尺寸进行计算,最后发现三步卷积padding都为2,这里给出pytorch官网的相关计算公式:
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火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
模型训练过程中的网络通信带宽、训练资源数和时长都不尽相同。所以面对丰富的机器学习应用,我们的需求是多样的。针对这些需求,底层的计算、存储、网络等基础设施要提供强大的硬件,同时在这些硬件基础上还要提供强大的调度能力,才能为各种需求提供较好的服务,使集群利用率维持在较高水平。模型训练的第二个痛点是偏 **管理上** 的。比如在算法问题上,一个方法比另外一好,其中的原因多种多样,可能是基础架构不同,也可能是算法不...
干货 | 基于ClickHouse的复杂查询实现与优化
计算的需求会越来越强烈。在这种情况下,业务并不希望所有的Query都按照ClickHouse擅长的模式进行,即通过上游数据 ETL 来产生大宽表。这样做对ETL的成本较大,并且可能会有一些数据冗余。...
万字长文带你弄透Transformer原理|社区征文
#### step2:计算attention score 得到这些$q$、$k$、$v$ 后,我们会分别用q去乘每一个$k^T$得到一个数值$a_{ij}$,即用$q_1分别乘k_1^T、k_2^T、k_3^T$;$q_2分别乘k_1^T、k_2^T、k_3^T$;$q_3分别乘k_1^T、k_2... 为让大家理解此过程是并行的,我将步骤1到步骤4的过程整合在一起,其中$I$表示输入的向量,通过下图可以很明显的看出这些矩阵运算是可以并行的,即我们把所有的输入$a_{i}$拼在一起成为$I$,将I输入网络进行一系列的矩阵...
人工智能之自然语言处理技术总结与展望| 社区征文
是通过计算机来解决人类自然语言的问题,尤其是通过编程去处理和分析大量的自然语言数据。如果将自然语言处理领域进行细分,那么它包括自然语言理解(NLU)、自然语言生成(NLG)两大子领域。细分领域包括文本分类、命名实体识别、关系抽取、事件抽取、文本摘要、阅读理解、知识图谱构建等领域。 近些年来,基于有标记数据的监督学习是研究的重点,例如随着深度学习蓬勃发展而产生的的神经网络架构:前馈神经网络(FNN)、卷积神经网络...
ApacheCon - 云原生大数据上的 Apache 项目实践
分享他在贡献开源社区过程中的一些小故事和思考,如何克服这些困难,最终在开源社区取得突破,并且在工作和开源贡献之间取得平衡。**讲师简介:**Apache Calcite PMC Member,Apache Flink Committer,毕业于北京大学,目前就职于字节跳动流式计算团队,Flink SQL 技术负责人。 **专题:数据湖与数据仓库** * #### **基于 Flink 构建实时数据湖的实践** **王正** **火山引擎** **云原生** **计算研...
AI赋能安全技术总结与展望| 社区征文
大家好,我是 herosunly。985 院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池安全恶意程序检测第一名,科大讯飞恶意软件分类挑战赛第三名,CCF恶意软件家族分类第四名,科大讯飞阿... 然后提取其运行过程中的进程操作行为、网络操作行为、文件操作行为等动态行为。而混合态检测指的是综合静态检测与动态检测的检测方法。简单说明下,静态检测与动态检测的主要区别在于是否运行恶意样本。在静态检测中...
基于图卷积神经网络和卷积注意力模块的癫痫检测|社区征文
# 前言 癫痫检测是一个重要的医学问题,由于脑电数据采集困难和发作样本不足等问题,传统的癫痫检测方法准确性和可靠性受到了严重限制。为了解决这些问题,我们提出了一种基于图卷积神经网络的癫痫检测模型,该模型... 这个算法的整体流程是将脑电数据输入模型,经过特征提取、节点选择、图卷积、注意力加权等多个步骤,最终得出癫痫检测结果。、大数据、语言学、云计算、API工程架构,分布式处理等。神经网络机器翻译(NMT)技术的出现引发翻译技术和翻译效果的大幅提升,高质量的机器翻译开始进入人类生活的方方面面。机器翻译技术于2016年下半年开始为用户和开发人员使用。翻译的准确度主要与引擎、算法、语料库、迭...
集简云本周更新:诸葛io 、表单大师 、友盟、万里牛、天眼内容安全、文本翻译
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