存算一体 VS 存算分离 存算一体 存算分离 如何选择 存算一体的优点 存算一体的 适用场景 存算分离的优点 存算分离的 适用场景 基于存算分离实现多计算集群工作负载隔离 本文介绍存算分离与存算一体两种架构的区别、优势和适用场景，为用户的选择与使用提供参考。后文将详细说明如何部署并使用 Apache Doris 存算分离模式。如需部署存算...

3.1. 线性回归 3.1.1. 线性回归的基本要素 3.1.1.1. 模型 3.1.1.2. 模型训练 3.1.1.2.1. 训练数据 3.1.1.2.2. 损失函数 3.1.1.2.3. 优化算法 3.1.1.3. 模型预测 3.1.2. 线性回归的表示方法 3.1.2.1. 神经网络图 3.1.2.2. 矢量计算表达式 3.1.3....

3.1 线性回归 3.1.1 线性回归的基本要素 3.1.1.1 模型定义 3.1.1.2 模型训练 (1) 训练数据 (2) 损失函数 (3) 优化算法 3.1.1.3 模型预测 3.1.2 线性回归的表示方法 3.1.2.1 神经网络图 3.1.2.2 矢量计算表达式 小结 3.1 线性回归 线性回归输出是一个连续值，因此适...

kl_div 参数 返回 代码示例 kl_div paddle.nn.functional.kl_div ( input, label, reduction=’mean’, name=None ) [源代码] 该算子计算输入(Input)和输入(Label)之间的Kullback-Leibler散度损失。注意其中输入(Input)应为对数...

kl_div 参数 返回 代码示例 kl_div paddle.nn.functional. kl_div ( input, label, reduction=’mean’, name=None ) [源代码] 该算子计算输入(Input)和输入(Label)之间的Kullback-Leibler散度损失。注意其中输入(Input)应为对数...

10.3 word2vec的实现 10.3.1 处理数据集 10.3.1.1 建立词语索引 10.3.1.2 二次采样 10.3.1.3 提取中心词和背景词 10.3.2 负采样 10.3.3 读取数据 10.3.4 跳字模型 10.3.4.1 嵌入层 10.3.4.2 小批量乘法 10.3.4.3 跳字模型前向计算 10.3.5 训练模...

BLAS和LAPACK操作 BLAS和LAPACK操作 译者：ApacheCN torch . addbmm ( beta = 1 , mat , alpha = 1 , batch1 , batch2 , out = None ) → Tensor 执行存储在batch1 和batch2 中的矩阵的批量矩阵 - ...

3.4. softmax回归 3.4.1. 分类问题 3.4.2. softmax回归模型 3.4.2.1. softmax运算 3.4.3. 单样本分类的矢量计算表达式 3.4.4. 小批量样本分类的矢量计算表达式 3.4.5. 交叉熵损失函数 3.4.6. 模型预测及评价 3.4.7. 小结 3.4.8. 练习 3.4. sof...

10. 批处理 10. 批处理 带有太强个人色彩的系统无法成功。当最初的设计完成并且相对稳定时，不同的人们以自己的方式进行测试，真正的考验才开始。 ——高德纳 ​ 在本书的前两部分中，我们讨论了很多关于请求 和查询 以及相应的响应 或结果 。许多现有数据系统中都采用这种数据处理方式：你发送请求指令，一段时间后(我们期望)系统会给...

sigmoid_focal_loss sigmoid_focal_loss paddle.fluid.layers.sigmoid_focal_loss ( x, label, fg_num, gamma=2.0, alpha=0.25 ) [源代码] Focal Loss 被提出用于解决计算机视觉任务中前景-背景不平衡的问题。该OP先计算输...