dropout dropout paddle.fluid.layers.dropout ( x, dropout_prob, is_test=False, seed=None, name=None, dropout_implementation=’downgrade_in_infer’ ) [源代码] dropout操作 丢弃或者保持x的每个...

15.1 隐马尔可夫模型(HMM) 15.1.1 HMM评估问题 15.1.2 HMM解码问题 15.1.3 HMM学习问题 15.1 隐马尔可夫模型(HMM) 隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，简称HMM）是结构最简单的一种贝叶斯网，在语音识别与自然语言处理领域上有着广泛的应用。HMM中的变量分为两组：状态变量...

dropout dropout paddle.fluid.layers. dropout (x, dropout_prob, is_test=False, seed=None, name=None, dropout_implementation='downgrade_in_infer')[源代码] dropout操作 丢弃或者保持x的每个...

概述 配置示例 概述 使用 EventRateLimit 接纳控制对 API 服务器在特定时间段内接受的事件数量进行限制。在一个大型多租户集群中，可能会有一小部分租户用事件请求淹没服务器，这可能会对集群的整体性能产生重大影响。因此，建议限制 API 服务器接受事件的速率。 为了满足 CIS（互联网安全中心）Kubernetes 基准，您需要配置事...

PyTorch深度学习 深度学习构建模块: Affine maps, non-linearities and objectives Affine Maps Non-Linearities(非线性) Softmax and Probabilities(Softmax和概率分布) Objective Functions(目标函数) Optimizati...

服务监控 总览 调用监控 HTTP 调用 概览 慢调用 PRC 调用 数据库调用 链路查询 资源监控 运行时监控 Java 运行时 NodeJS 运行时 容器监控 主机监控 服务监控 进入 微服务治理平台 > 监控中心 > 服务监控 ，您可在此查看服务总览、调用监控、链路查询和资源监控。 总览 进入服务监控后，默认进入总...

四、LDA优化 4.1 SparseLDA 4.1.1 概率分解 4.1.2 采样过程 4.2 AliasLDA 4.2.1 概率分解 4.2.2 Alias Table 4.2.3 MH 采样算法 4.2.4 AliasLDA 4.3 LightLDA 4.3.1 structure-aware 模型并行 4.3.2 高效的 MH 采样算...

十五、NetMF 15.1 模型 15.1.1 LINE 15.1.2 PTE 15.1.3 DeepWalk 15.1.4 node2vec 15.1.5 NetMF 15.2 实验 十五、NetMF 网络 embedding 问题通常形式化为如下问题：给定一个无向带权图 ，其中 为顶点集合、 为边集合、 为邻接矩阵，任务的目...

模拟网络故障 NetworkChaos 介绍 注意事项 使用 Dashboard 方式创建实验 使用 YAML 方式创建实验 Net Emulation 示例 Partition 示例 Bandwidth 示例 字段说明 Net Emulation Delay Reorder Loss Duplicate Corrupt Bandwi...