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1. Notebook使用说明 新建Notebook容器 Notebook操作页面 1.1. 工作流应用Notebook文件 1. Notebook使用说明 Notebook作为一个灵活的交互式可视化开发工具，非常适合算法调试这种需要多次比对优化的开发场景。现在我们来看一下在智能钛机器学习平台如何建立、使用Notebook文件。 新...

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Faasm Quick start More information Faasm Faasm is a high-performance stateful serverless runtime. Faasm provides multi-tenant isolation, but also lets functions share reg...

实践指南 在本章中，我们已经涵盖了很多技术，你可能想知道应该使用哪些技术。 表 11-2 中的配置在大多数情况下都能正常工作。 当然，如果你能找到解决类似问题的方法，你应该尝试重用预训练的神经网络的一部分。 这个默认配置可能需要调整： 如果你找不到一个好的学习率（收敛速度太慢，所以你增加了训练速度，现在收敛速度很快，但是网络的准确性不是最理想...

附录一、有用的 Python 数据科学包 数据科学模块 核心包 文本挖掘 数学和统计学 网络爬虫 可视化库 图论/网络 深度学习 标准库的有用部分 基本工具 实用函数 文件格式 数据对象 附录一、有用的 Python 数据科学包 原文：Useful Python Packages for Data Science 译者...

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...

关联权重 当自编码器整齐地对称时，就像我们刚刚构建的那样，一种常用技术是将解码器层的权重与编码器层的权重相关联。 这样减少了模型中的权重数量，加快了训练速度，并限制了过度拟合的风险。 具体来说，如果自编码器总共具有N 个层（不计入输入层），并且 表示第L 层的连接权重（例如，层 1 是第一隐藏层，则层N / 2 是编码 层，而层N 是输出层），则解码...

控制依赖关系 在某些情况下，即使所有依赖的操作都已执行，推迟对操作的求值可能也是明智之举。例如，如果它使用大量内存，但在图形中只需要更多内存，则最好在最后一刻对其进行求值，以避免不必要地占用其他操作可能需要的 RAM。 另一个例子是依赖位于设备外部的数据的一组操作。 如果它们全部同时运行，它们可能会使设备的通信带宽达到饱和，并最终导致所有等待 I/O。 ...