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  • AB实验人群定向HTE模型5 - Meta Learner

    Meta Learner和之前介绍的Causal Tree直接估计模型不同,属于间接估计模型的一种。主要方法有3种:T-Learner, S-Learner, X-Learner,思路相对比较传统的是在监督模型的基础上去近似因果关系。X-LearnerX-Learner是针对上述提到的问题对T-Learner和S-Learner进行了融合。这里和S-Learner的思路近似是imputation的做法。简而言之,实验影响较大时X-Learner表现最好,实验影响微小时S-Learner和X-Learner表现差不多。 ???
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  • Spark on Angel

    . + network val model = GraphModel(className) val learner = new OfflineLearner actionType match { caseMLConf.ANGEL_ML_TRAIN => learner.train(input, output, modelPath, dim, model) case MLConf.ANGEL_ML_PREDICT=> learner.predict(input, predictPath, output, dim, model) } }}平台配置1.
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  • 深入机器学习系列之集成学习

    Base learner并行训练,互相之间没有交流,Base learner训练数据使用bootstrap aggregating方式获得。Base learner串行训练,下一个learner如何训练与前面learner的表现相关,每一个base learner都是对上一个base learner地提升。组合方法:分类模型,对base learner的输出执行投票操作回归模型,对base learner的输出执行取平均操作也可以训练另一个模型处理所有base learner的输出base learner差异化:极端情况下,完全相同base learner的组合无法产生性能提升;Bootstrap为各base learner选择相对不同的训练数据是为了提升各base learner之间的差异;模型误差由偏差时串行训练所得,并且下一个base learner以上一个base learner的表现作为生成模型的依据。
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  • Paxos算法

    上面主要讲述了如何选定提案,那么Learner如何获取选定的提案呢?主要有以下几种方案:方案一Acceptor一批准提案就将该提案发送给Learner,这种虽然能够让Learner尽快的获取提案,但是这种方法需要让Learner和其他的Acceptor进行通信以确保该提案是被大部分Acceptor批准的提案,通信的次数至少是Learner数量和Acceptor数量的乘积方案二Acceptor批准提案后向一个主Learner发送该提案,然后由该主Learner通知其他的Learner,这种方案的优点是减少了与Acceptor的通信次数,但同时也引入了主Learner的单点故障问题方案三为了解决主Learner的单点故障问题,这里讲主Learner替换为一个Learner的子集。Acceptor将批准的提案发送给Learner的子集,然后由这个子集发送给其他的Learner。子集中的Learner越多,系统越可靠,但通信也会越复杂。
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  • 谷歌推出分布式强化学习框架SEED,性能“完爆”IMPALA,可扩展数千台机器,还很便宜

    Actor 会更新推理模型的参数,在收集到足够多的观察数据后,actor会将观察和动作的结果发送给learner,learner根据这些反馈结果进行优化。?Learner 框架的细节当智能体在每一个环境步骤中将观察结果传送至 Learner时,基于具有异步服务器流RPC 的gRPC框架的高效网络库会将延迟维持在较低的频率。Learner能够扩展到数千个核上(例如在Cloud TPU上可以扩展到2048个),与此同时Actor 的数量也可以扩展到数千台机器上,从而能够充分利用Learner,训练速度达到每秒数百万帧。然而,由于Actor和 Learner在SEED RL智能体中是异步执行的,Actor的策略稍后于Learner的策略,也就是说它们会变成异策略(off-policy)。3、涉及模型的所有内容都留在Learner本地,只有观测结果和动作会在Learner 和Actor之间进行传输,这可以将带宽需求降低多达99%。
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  • 通过集群成员变更来看 etcd 的分布式一致性

    只有当 learner 的 log 数据与 leader 保持一致后,learner 才能被提升为 follower 节点。?Learner 被提升为 follower 之前会一直被当成备用节点,且 leader 节点不能被转换为 learner 节点。learner 节点也不会接受客户端的读写操作,这就意味着 learner 不需要向 leader 发送 Read Index 请求。Learner 节点自身不能改变自己的状态,etcd 提供了 learner 状态检测和安全性检测,集群管理员必须自己决定要不要改变 learner 的状态。v3.5 中的新特性新加入的节点默认就是 Learner 角色当 learner 的 log 数据与 leader 保持一致后,集群会自动将 learner 转换为 follower。
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  • 强化学习框架 IMPALA 介绍

    We have developed a new distributed agent IMPALA (Importance Weighted Actor-Learner Architecture) thatcommunicate trajectories of experience (sequences of states, actions, and rewards) to a centralised learnerSince the learner in IMPALA has access to full trajectories of experience we use a GPU to perform updatesThe learner then continuously updates its policy π on batches of trajectories, each collected from manyThis simple architecture enables the learner(s) to be accelerated using GPUs and actors to be easily
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  • 今我来思,堆栈泛化(Stacked Generalization)

    Meta-learner 或者 Generalizer。Stacking是先设好学习器base-learner, 然后把base-learner的输出作为meta-learner的输入进行集成。 这个框架简单,但是灵活度很高。?在上面这个图中, 除了列了各种操作, 还列了部分Stacking的Meta-learner, 例如XGB等, 那么有哪些常见的Meta-learner呢? 常见Meta-learner是?下面列一下已经被用过的meta-learner。 1.如何精心的选择Meta-learner 和 Base-learner, 训练方式, 评价标准等也是要重视的经验。
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  • Tree - XGBoost with parameter description

    First XGBoost fits an additive model of multiple base learner as GBM: L2 RegularizationHowever, XGBoost, in order to reduce the impact of single base learner.Linear base learnerWhen a linear base learner is used to optimize the loss function at each iterationIt prevents base learner from being too complicated.However if Newton Raphson has so many advantages,In other words accuracy is not the top concern for each base learner.
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  • 谷歌推出全新强化学习智能体,1秒处理240万帧大幅超越IMPALA

    其体系结构通常分为Actor和learner。Actor通常在CPU上运行,并且在环境中采取的步骤与对模型进行推断之间进行迭代,以预测下一个动作。通常,Actor会更新推理模型的参数,并且在收集到足够数量的观察结果之后,会将观察结果和动作的轨迹发送给learner,从而对learner进行优化。Learner在硬件加速器上使用来自多个Actor的成批数据来集中执行推理。?与IMPALA(最新的分布式RL框架)中的分布式方法相比,该方法可重构Actor(环境)和Learner之间的接口功能划分。最重要的是,该模型虽然在IMPALA中分配,它仅在SEED中的Learner中。提议的框架特别适合于训练大型模型,因为模型参数不会在Actor和Learner之间传递。
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  • 数字峰会平台

    数字峰会平台(DMP)为主办方提供一套完整的数字化峰会解决方案,为线上开闭幕式、论坛、发布会、对接会、赛事等场景提供活动直播或点播、评论互动、观众预约、资讯发布、大会指南、广告运营、合作伙伴及嘉宾展示、精彩瞬间、调查问卷等全面服务。
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  • 云数据库独享集群

    腾讯云数据库独享集群(DBDC),简称独享集群,可以让您以**独享主机**资源方式购买、创建数据库,以满足您对资源独享、物理安全、行业监管等需求;购买独享集群后,您可以在其上灵活创建多种自定义规格的云数据库。具有云资源独享、支持资源超分配等特点。用户既享受到云数据库服务的灵活特性,又可以满足企业对数据库合规性、安全性和高性能的要求。
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  • 腾讯电子签SaaS版

    腾讯电子签SaaS版(ESS)是一款为企业及个人提供安全,便捷的电子合同签约及证据保全服务的产品。您可以在实名认证的前提下,与约定方进行线上签约,并将签约过程进行存证保全以确保签约公信力。“腾讯电子签”致力于降低您的运营成本,提升多端签署效率。
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  • 邮件证书

    邮件证书(ESC)可以对您的邮件和附件进行数字签名和加密, 为您的电子通信提供了高级别的机密性和安全性。 加密意味着只有您的预期收件人才能够阅读邮件, 而数字签名允许他们确认您是发件人,并验证邮件是否在途中被篡改…
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  • 多因子身份认证

    腾讯安全多因子身份认证(mfas),通过多种身份认证手段组合,确保用户身份的可信,保障平台用户的信息安全。
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  • 腾讯智慧视觉分析系统

    腾讯即视智慧视觉分析系统(腾讯即视)是一款结合物联网技术和 AI 分析技术的智慧视觉分析系统。通过与智慧建筑平台微瓴对接,提供从事前预警、事中告警到事后回溯的全链条服务。广泛应用于楼宇、园区、养老院等多个场景。
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  • 设计协作平台

    腾讯自研的产品设计研发一站式协作平台,支持在线导入预览Sketch设计稿、自动生成设计标注切图,灵活调用图标库、素材库,支持多种插件上传,让产品设计更轻松高效。
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  • 私有域解析 Private DNS

    Private DNS 是基于腾讯云私有网络 VPC 的私有域名解析及管理服务,为您提供安全、稳定、高效的内网智能解析服务。支持在私有网络中快速构建 DNS 系统,满足定制化解析需求。
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  • 智能媒资托管

    智能媒资托管(SMH)是为开发者构建网盘、相册、小程序等媒资应用提供的一站式存储处理解决方案。智能媒资托管除了提供图片的存储、管理等基础功能以外,还集成腾讯云先进的AI技术,支持对图片内容的编辑处理、标签分类、人脸识别等智能分析。
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