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智能调动资源以处理任意规模作业的低成本分布式计算平台

一文读懂Apache Flink架构及特性分析。

搜云库技术团队

Flink是个相当早的项目,开始于2008年,但只在最近才得到注意。Flink是原生的流处理系统,提供high level的API。Flink也提供 API来像...

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Google图嵌入工业界最新大招,高效解决训练大规模深度图卷积神经网络问题

AI科技大本营

导读:本文主要介绍Google发表在KDD 2019的图嵌入工业界最新论文,提出Cluster-GCN,高效解决工业界训练大规模深度图卷积神经网络问题,性能大幅...

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手把手教你多套GEO数据集合并

百味科研芝士

各位科研芝士的小伙伴,TCGA、GEO数据库的挖掘现如今已经十分火爆。不可否认,现如今各种培训层出不穷,几乎都是给你一个代码让你去跑,却并没有让你真正懂其精髓。...

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Nebula 架构剖析系列(一)图数据库的存储设计

NebulaGraph

在讨论某个数据库时,存储 ( Storage ) 和计算 ( Query Engine ) 通常是讨论的热点,也是爱好者们了解某个数据库不可或缺的部分。每个数据...

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推荐收藏 | Dropout、梯度消失/爆炸、Adam优化算法,神经网络优化算法看这一篇就够了

统计学家

对于机器学习模型在训练数据集和测试数据集上的表现。如果你改变过实验中的模型结构或者超参数,你也许发现了:当模型在训练数据集上更准确时,它在测试数据集上却不⼀定更...

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JDBC-初识

cherishspring

连接对象内部其实包含了Socket对象,是一个远程的连接接,比较耗时!这是Connection对象管理的一个特点。实际开发中,为了提高效率,都会使用连接池来管理...

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深度学习算法(第30期)----降噪自编码器和稀疏自编码器及其实现

智能算法

中导光电设备股份有限公司 · 算法工程师 (已认证)

深度学习算法(第29期)----可视化自编码器和无监督预训练 今天我们一起学一下降噪自编码器和稀疏自编码器方面的知识。

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【NLP实战】tensorflow词向量训练实战

用户1508658

实战是学习一门技术最好的方式,也是深入了解一门技术唯一的方式。因此,NLP专栏计划推出一个实战专栏,让有兴趣的同学在看文章之余也可以自己动手试一试。

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【长文】CNN调优总结

zenRRan

使用没有 batchnorm 的 ELU 非线性或者有 batchnorm 的 ReLU。

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AI赋能法律 | NLP最强之谷歌BERT模型在智能司法领域的实践浅谈

AINLP

10月中旬,谷歌AI团队新发布的BERT模型,在机器阅读理解顶级水平测试SQuAD1.1中表现出惊人的成绩:两个衡量指标上超越人类,并且还在11种不同NLP测试...

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BERT论文解读

程序员一一涤生

BERT的设计是通过在所有层中对左右上下文进行联合调节,来预先训练来自未标记文本的深层双向表示。

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Dropout、梯度消失、Adam 优化算法,神经网络优化算法看这一篇就够了

小草AI

对于机器学习模型在训练数据集和测试数据集上的表现。如果你改变过实验中的模型结构或者超参数,你也许发现了:当模型在训练数据集上更准确时,它在测试数据集上却不⼀定更...

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深度学习19种损失函数,你能认识几个?

小草AI

链接:https://blog.csdn.net/shanglianlm/article/details/85019768

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常用的 Normalization 方法:BN、LN、IN、GN(附代码&链接)

数据派THU

它们都是从激活函数的输入来考虑、做文章的,以不同的方式对激活函数的输入进行 Norm 的。

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从零开始训练目标检测器总结 | Rethinking ImageNet预训练

Amusi

DSOD提出了4个原则,满足这4个原则即可以成功的Train from Scratch。但是…… 这4个原则已经全部被否定…… 这4个原则是这样的:

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BERT论文解读

程序员一一涤生

BERT的设计是通过在所有层中对左右上下文进行联合调节,来预先训练来自未标记文本的深层双向表示。

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多种批次效应去除的方法比较

生信技能树

前面我在生信技能树推文:你确定你的差异基因找对了吗? 提出了文章的转录组数据的60个样品并没有按照毒品上瘾与否这个表型来区分,而是不同人之间的异质性非常高,这个...

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理解卷积神经网络中的输入与输出形状 | 视觉入门

磐创AI

即使我们从理论上理解了卷积神经网络,在实际进行将数据拟合到网络时,很多人仍然对其网络的输入和输出形状(shape)感到困惑。本文章将帮助你理解卷积神经网络的输入...

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常用的 Normalization 方法:BN、LN、IN、GN

AI科技评论

本文转自知乎作者G-kdom文章:常用的 Normalization 方法:BN、LN、IN、GN。AI科技评论获授权转载,如需转载请联系原作者。

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长文 | 详解基于并行计算的条件随机场

yuquanle

之前写过CRF的详解,只是为了让大家详细了解下原理,但是那种是没有优化的,速度很慢。在实际应用中,还是需要用到batch,也就是需要用到GPU的,那么此时并行计...

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