Release Notes 目录 重要更新 基础框架 预测引擎 服务器预测 移动端预测 部署工具 分布式训练 模型建设 工具组件 BUG修复 Release Notes 目录 重要更新 基础框架 安装 中间表达IR和Pass方面的优化 IO优化 执行优化 显存优化 完善CPU JITKernel Intel CPU底层...

六、DCN 6.1 模型 6.2 cross network 6.3 实验 六、DCN 人工交叉特征效果很好，但是有两个主要缺点： 人工探索所有的交叉特征是不现实的。 难以推广到未曾出现过的交叉特征。 虽然 DNN 能够自动探索交叉特征并推广到未出现过的交叉特征，但是DNN 的学习效率不高，且无法显式的学习特征交叉。 论文 《De...

单机训练 准备工作 初始化参数 参数随机初始化 载入预定义参数 单卡训练 多卡训练 进阶使用 单机训练 准备工作 要进行PaddlePaddle Fluid单机训练，需要先 准备数据 和配置简单的网络 。当配置简单的网络 完毕后，可以得到两个fluid.Program ， startup_program 和 main_p...

Cell 数据中心, 可用区域或计算资源组 一个Cell是指一个网络资源区域，在这个区域里，放置一组服务器或网络基础设施。它通常对应物理部署中的数据中心，有时称为区域或者可用区域。Cell的主要作用是网络隔离。Vitess可以优雅的处置Cell级别的网络故障，如果有其他的Cell故障并不会影响到当前Cell。 Vitess中的每个Cell里都有一个本...

六、参数相对约束 六、参数相对约束 通常对参数添加约束时，是固定于相对的某个点。如 正则化：将参数对于偏离零点来进行惩罚。 如果需要表达两个模型之间参数的相对关系时，则使用参数的相对约束。 假设模型 A 的参数为 ，模型 B 的参数为 。如果两个模型非常相似，则给定下列形式的惩罚： 这里使用 惩罚，也可以使用其他形式的正则化形式。 ...

梯度裁剪 减少梯度爆炸问题的一种常用技术是在反向传播过程中简单地剪切梯度，使它们不超过某个阈值（这对于递归神经网络是非常有用的；参见第 14 章）。 这就是所谓的梯度裁剪。一般来说，人们更喜欢批量标准化，但了解梯度裁剪以及如何实现它仍然是有用的。 在 TensorFlow 中，优化器的minimize() 函数负责计算梯度并应用它们，所以您必须首先调用...

练习 你怎样去定义强化学习？它与传统的监督以及非监督学习有什么不同？ 你能想到什么本章没有提到过的强化学习应用？智能体是什么？什么是可能的动作，什么是奖励？ 什么是衰减率？如果你修改了衰减率那最优策略会变化吗？ 你怎么去定义强化学习智能体的表现？ 什么是信用评估问题？它怎么出现的？你怎么解决？ 使用回放记忆的目的是什么？ 什么是闭策略 RL 算法？ 使...

fluid.backward append_backward gradients fluid.backward Source English append_backward Source English paddle.fluid.backward. appendbackward (_loss, parameter_list=None...

简介 简介 OpenResty（也称为 ngx_openresty）是一个全功能的 Web 应用服务器。它打包了标准的 Nginx 核心，很多的常用的第三方模块，以及它们的大多数依赖项。 通过揉和众多设计良好的 Nginx 模块，OpenResty 有效地把 Nginx 服务器转变为一个强大的 Web 应用服务器，基于它开发人员可以使用 Lua 编程...

Introduction scikit-learn (sklearn) 官方文档中文版 维护地址 目录 贡献指南 项目负责人 项目协议 建议反馈 赞助我们 Introduction scikit-learn (sklearn) 官方文档中文版 scikit-learn 是基于 Python 语言的机器学习工具 简单高效的数据...