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从SAP最佳业务实践看企业管理(163)-复式记账法

在十四世纪末的地中海,那些阳光和煦的冬日里,威尼斯的港口大概是最繁忙的地方。商船满载着将要运往东方,或者刚从东方运来的货物在码头穿梭,珠光宝气的商人们一面监视着调度,一面仔细地记下每一笔进出的账目。鹅毛笔沙沙作响,作为现代商业萌芽期的资金募集者和使用者,这些威尼斯商人已经意识到一本详细清楚的账目对生意成功是多么关键。 经济学家在回望这段历史的时候大概会这样评价那些纷繁琐细的工作:它们为交易建立了一种量化的观察渠道,通过账目不仅能准确追踪资本的走向,还能分析出利润率,指导后续的投资。社会史学家甚至赞誉道,没有

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Meta-learning核心思想及近年顶会3个优化方向

Meta-learning可以理解为一种求解问题的工具,下面举一个例子,通俗的说明meta-learning的作用。在正常的machine learning中,需要将数据集分成trainset和testset,模型在trainset上进行训练,在testset上评测效果。但是,在trainset上的训练过程可能导致过拟合,进而引起在testset上效果较差。如何才能设计一种面向testset上效果的训练方法呢?Meta-learning就能达到这个目的。Meta-learning直接评测在trainset训练几轮后的模型在testset上的效果,再使用这个效果作为信号计算并回传梯度,指导模型更新。Meta-learning的learn to learn,相比传统的机器学习,进行了一个两层的优化,第一层在trainset上训练,第二层在testset上评测效果。

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