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  • Developer Guide

    1050 2019-07-29 《Ludwig AI工具文档》
    Developer Guide Codebase Structure Adding an Encoder 1. Add a new encoder class 2. Add the new encoder class to the corresponding encoder registry Adding a Decoder 1. Add a new...
  • 设计理念

    Angel的设计理念 灵活性 性能 易用性 扩展性 稳定 Angel的设计理念 Angel的整体设计理念,是简约而不简单 ,做一个灵活而强大的参数服务器,并在此之上,提供多种机器学习算法,和PS服务,扩展为一个分布式机器学习平台。 因此,在开发之时,Angel从如下5个方向,对整体进行了改进和设计,并在它们之间进行了平衡。包括: 易...
  • Getting started with Katib

    1127 2020-04-19 《Kubeflow 0.7 Document》
    Getting started with Katib Katib setup Installing Katib Setting up persistent volumes Accessing the Katib UI Examples Example using random algorithm TensorFlow example PyTorc...
  • 神经网络策略

    神经网络策略 让我们创建一个神经网络策略。就像之前我们编码的策略一样,这个神经网络将把观察作为输入,输出要执行的动作。更确切地说,它将估计每个动作的概率,然后我们将根据估计的概率随机地选择一个动作(见图 16-5)。在 CartPole 环境中,只有两种可能的动作(左或右),所以我们只需要一个输出神经元。它将输出动作 0(左)的概率p ,动作 1(右)的...
  • 学习率调整

    学习率调整 找到一个好的学习速度可能会非常棘手。 如果设置太高,训练实际上可能偏离(如我们在第 4 章)。 如果设置得太低,训练最终会收敛到最佳状态,但这需要很长时间。 如果将其设置得太高,开始的进度会非常快,但最终会在最优解周围跳动,永远不会安顿下来(除非您使用自适应学习率优化算法,如 AdaGrad,RMSProp 或 Adam,但是 即使这样可能需...
  • Building Python function-based components

    Building Python function-based components Before you begin Getting started with Python function-based components Building Python function-based components Using and installing Py...
  • Android部署

    Android部署 Android部署 现在开始在Android环境部署,对于国内的读者,因为获取SDK和gradle编译环境等资源,需要先给Android Studio配置proxy或者使用国内的镜像。 配置build.gradle 将 build.gradle 中的maven源 google() 和 jcenter() 分别替换为国内...
  • 一次训练一个自编码器

    一次训练一个自编码器 我们不是一次完成整个栈式自编码器的训练,而是一次训练一个浅自编码器,然后将所有这些自编码器堆叠到一个栈式自编码器(因此名称)中,通常要快得多,如图 15-4 所示。 这对于非常深的自编码器特别有用。 在训练的第一阶段,第一个自编码器学习重构输入。 在第二阶段,第二个自编码器学习重构第一个自编码器隐藏层的输出。 最后,您只需使用...
  • 自动编码器(Autoencoder)

    Deeplearning Algorithms tutorial 自动编码器(Autoencoder) 应用示例 Deeplearning Algorithms tutorial 谷歌的人工智能位于全球前列,在图像识别、语音识别、无人驾驶等技术上都已经落地。而百度实质意义上扛起了国内的人工智能的大旗,覆盖无人驾驶、智能助手、图像识别等许多层面。苹...
  • Getting Started with Katib

    Getting Started with Katib Katib setup Installing Katib Accessing the Katib UI The new Katib UI Examples Example using random algorithm TensorFlow example PyTorch example C...