重计算：大Batch训练特性 背景 原理 使用方法 Q&A 重计算：大Batch训练特性 背景 随着训练数据规模的逐渐增加，训练更大、更深的深度学习模型成为一个主流趋势。目前的深度学习模型训练，通常要求保留前向计算的隐层结果，并且需要保存结果的数量会随着模型层数的增加线性增加，这对于目前能够使用的AI芯片的内存大小是个挑战。Forward...

习题 向量类型 分组 可迭代分组 习题 向量类型 编写一个构造器Vec ，在二维空间中表示数组。该函数接受两个数字参数x 和y ，并将其保存到对象的同名属性中。 向Vec 原型添加两个方法：plus 和minus ，它们接受另一个向量作为参数，分别返回两个向量（一个是this ，另一个是参数）的和向量与差向量。 向原型添加一个gette...

PhysicsImpulse 类型 索引 属性（properties） Details 属性（properties） normalImpulses tangentImpulses PhysicsImpulse 类型 模块: cc 用于返回给回调的接触冲量。 索引 属性（properties） normalImpulses ...

五、分子指纹GCN 5.1 模型 5.1.1 圆形指纹算法 5.1.2 分子指纹GCN算法 5.1.3 限制 5.2 实验 5.2.1 随机权重 5.2.2 可解释性 5.2.3 模型比较 五、分子指纹GCN 在材料设计领域的最新工作已经将神经网络用于材料筛选，其任务是通过学习样本来预测新型分子的特性。预测分子特性通常需要将分子图作...

背后机制 这个章节从线性 SVM 分类器开始，将解释 SVM 是如何做预测的并且算法是如何工作的。如果你是刚接触机器学习，你可以跳过这个章节，直接进入本章末尾的练习。等到你想深入了解 SVM，再回头研究这部分内容。 首先，关于符号的约定：在第 4 章，我们将所有模型参数放在一个矢量θ 里，包括偏置项θ0 ，θ1 到θn 的输入特征权重，和增加一个偏差输...

渐变纹理着色器节点 输入 属性 输出 示例 渐变纹理着色器节点 渐变纹理着色器节点。 渐变纹理 节点根据输入向量的值来生成颜色和强度插值。 输入 矢量 纹理坐标到样本纹理；如果接口未连接，则默认生成纹理坐标。 属性 类型 控制生成的渐变类型。 线性 Directly outputs the input X coordin...

VectorSlicer 例子 VectorSlicer   VectorSlicer 是一个转换器,输入一个特征向量输出一个特征向量,它是原特征的一个子集。这在从向量列中抽取特征非常有用。VectorSlicer 接收一个拥有特定索引的特征列,它的输出是一个新的特征列,它的值通过输入的索引来选择。有两种类型的索引: 1、整数索引表示进入向量的...

Milvus 简介 Milvus 是什么 主要特性 整体架构 接下来您可以 Milvus 简介 Milvus 是什么 Milvus 是一款开源的、针对海量特征向量的相似性搜索引擎。基于异构众核计算框架设计，成本更低，性能更好。在有限的计算资源下，十亿向量搜索仅毫秒响应。 主要特性 异构众核 Milvus 使用异构众核计算处理特征...

重定向协议 类型定义 常量列表 查看PDF 重定向协议 更新时间： 2019-03-13 10:30 类型定义 type ProtocolType string 常量列表 常量名 原始值 说明 ProtocolHttp http 重定向请求时使用HTTP协议。 ProtocolHttps h...

双向循环链表 双向循环链表 在“数据结构”课程中，如果创建某种数据结构的双循环链表，通常采用的办法是在这个数据结构的类型定义中有专门的成员变量 data, 并且加入两个指向该类型的指针next和prev。例如： typedef struct foo { ElemType data ; struct foo ...