1. 表示学习 1.1. 算法说明 1.2. 训练节点 输入 输出 算法参数 1.3. 预测节点 输入 输出 1. 表示学习 1.1. 算法说明 BRNN Encoder（Bidirectational Recurrent Neural Network Encoder） 是基于 RNN（Recurrent Neural Ne...

Reference Overview TFJob PyTorchJob Notebook Feedback Reference Overview Reference documentation for Kubeflow APIs and services. TFJob TFJob is a Kubernetes custom...

13.5 继续学习 13.5 继续学习 我只是介绍了一些Python建模库的表面内容，现在有越来越多的框架用于各种统计和机器学习，它们都是用Python或Python用户界面实现的。 这本书的重点是数据规整，有其它的书是关注建模和数据科学工具的。其中优秀的有： Andreas Mueller and Sarah Guido (O’Reilly)...

RMSProp 尽管 AdaGrad 的速度变慢了一点，并且从未收敛到全局最优，但是 RMSProp 算法通过仅累积最近迭代（而不是从训练开始以来的所有梯度）的梯度来修正这个问题。 它通过在第一步中使用指数衰减来实现（见公式 11-7）。 他的衰变率β 通常设定为 0.9。 是的，它又是一个新的超参数，但是这个默认值通常运行良好，所以你可能根本不需...

Use Cases Object Storage Data Acceleration Satellite Compute Clusters Enabler A Common Data Access Layer A Single Entry Point for Multiple Data Sources (Data Unification) U...

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介绍 简介 由来 特性 丰富的调度策略 增强型的Job管理能力 异构设备的支持 性能优化 生态 介绍 简介 Volcano是CNCF 下首个也是唯一的基于Kubernetes的容器批量计算平台，主要用于高性能计算场景。它提供了Kubernetes目前缺 少的一套机制，这些机制通常是机器学习大数据应用、科学计算、特效渲染等多种高性...

将数据提供给训练算法 我们尝试修改以前的代码来实现小批量梯度下降（Mini-batch Gradient Descent）。 为此，我们需要一种在每次迭代时用下一个小批量替换X 和Y 的方法。 最简单的方法是使用占位符（placeholder）节点。 这些节点是特别的，因为它们实际上并不执行任何计算，只是输出您在运行时输出的数据。 它们通常用于在训练期间...

反向自动微分 反向自动微分是 TensorFlow 采取的方案。它首先前馈遍历计算图（即，从输入到输出），计算出每个节点的值。然后进行第二次遍历，这次是反向遍历（即，从输出到输入），计算出所有的偏导数。图 D-3 展示了第二次遍历的过程。在第一次遍历过程中，所有节点值已被计算，输入是 。你可以在每个节点底部右方看到这些值（例如，）。节点已被标号，从 到...