五、DNGR 5.1 模型 5.2 实验 五、DNGR 虽然 DeepWalk 可以有效的学习无权图的顶点representation ，但是它存在两个缺点： 获得vertex-context 的采样过程效率太低，且无法对带权图进行采样。 SGNS 等价于对 PPMI 矩阵进行矩阵分解，目前广泛使用的 SVD 本质是一种降维...

2.7. Novelty and Outlier Detection 2.7.1. Overview of outlier detection methods 2.7.2. Novelty Detection 2.7.3. Outlier Detection 2.7.3.1. Fitting an elliptic envelope 2.7.3.2. ...

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...

Applications Available models Models for image classification with weights trained on ImageNet: Usage examples for image classification models Classify ImageNet classes with ResN...

训练分类器 数据应该怎么办呢？ 训练一个图片分类器 1.加载并标准化CIFAR10 2.定义卷积神经网络 3.定义损失函数和优化器 4.训练网络 5.使用测试数据测试网络 在GPU上训练 在多GPU上训练 接下来要做什么？ 训练分类器 译者：bat67 校验者：FontTian 目前为止，我们以及看到了如何定义网络，...

训练分类器 数据应该怎么办呢？ 训练一个图片分类器 1.加载并标准化CIFAR10 2.定义卷积神经网络 3.定义损失函数和优化器 4.训练网络 5.使用测试数据测试网络 在GPU上训练 在多GPU上训练 接下来要做什么？ 训练分类器 译者：bat67 校对者：FontTian 目前为止，我们以及看到了如何定义网络，...

3.3 线性回归的简洁实现 3.3.1 生成数据集 3.3.2 读取数据 3.3.3 定义模型 3.3.4 初始化模型参数 3.3.5 定义损失函数 3.3.6 定义优化算法 3.3.7 训练模型 小结 3.3 线性回归的简洁实现 随着深度学习框架的发展，开发深度学习应用变得越来越便利。实践中，我们通常可以用比上一节更简洁的代码来实现...

FAQ General What is NATS? What does the NATS acronym stand for? What does STAN stand for? What language is NATS written in? Who maintains NATS? What client support exists for ...

10.1 词嵌入（word2vec） 10.1.1 为何不采用one-hot向量 10.1.2 跳字模型 10.1.2.1 训练跳字模型 10.1.3 连续词袋模型 10.1.3.1 训练连续词袋模型 小结 参考文献 10.1 词嵌入（word2vec） 注：个人觉得本节和下一节写得过于简洁，对于初学者来说可能比较难懂。所以强烈推荐读...