摘要：本文主要讲述云原生时代华为云在AI基础研究、视觉预训练模型研发和行业实践，以及AI开发平台ModelArts的最新进展。 近日，在Qcon全球软件开发大会（深圳站）上，华为云人工智能领域首席科学家、IEEE FELLOW田奇博士，发表了“云原生时代，视觉预训练大模型探索与实践”的主题演讲，介绍 ...
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2020-12-15 11:49:26
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0.前言 文章主要围绕着”基于机器学习的定位推断系统”进行简单的分析，进行用例建模和业务领域建模，以及数据建模，最终形成概念模型。由于该系统基于机器学习并采用监督学习的方式，所以整个过程主要分为三个阶段：数据获取和处理阶段、训练以及改进阶段和推断阶段。 1.用例建模 1.1需求分析 阶段一：数据获取 ...
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2020-12-10 10:55:53
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Apex混合精度加速介绍：为了帮助提高Pytorch的训练效率，英伟达提供了混合精度训练工具Apex。号称能够在不降低性能的情况下，将模型训练的速度提升2-4倍，训练显存消耗减少为之前的一半。 该项目开源于：https://github.com/NVIDIA/apex ,文档地址是：https:// ...
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2020-12-05 11:01:50
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公号：码农充电站pro 主页：https://codeshellme.github.io 一般在机器学习的模型训练之前，有一个比较重要的步骤是数据变换。 因为，一般情况下，原始数据的各个特征的值并不在一个统一的范围内，这样数据之间就没有可比性。 数据变换的目的是将不同渠道，不同量级的数据转化到统一的 ...
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2020-12-04 11:23:26
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一、loss、acc提取 有时候我们需要查看每个batch训练时候的损失loss与准确率acc，这样可以帮助我们挑选合适的epoch以及查看模型是否收敛。 Model.fit()在调用时会返回一个History类，这个类的一个属性Historty.history是一个字典，里面就包含了每一个batc ...
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2020-11-30 16:04:44
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主要内容：神经网络与数学之间的关系在我们了解过神经网络的人中，都了解神经网络一个有很常见的训练方法，BP训练算法.通过BP算法，我们可以不断的训练网络，最终使得网络可以无限的逼近一种我们想要拟合的函数，最终训练好的网络它既能在训练集上表现好，也能在测试集上表现不错！那么BP算法具体是什么呢？为什么通过BP算法，我们就可以一步一步的走向最优值（即使有可能是局部最优，不是全局最优，我们也可以通过其它的
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2020-11-30 15:37:54
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文章主要目录如下：1.批量梯度下降法BGD原理讲解2.随机梯度下降法SGD原理讲解3.小批量梯度详解MBGD原理讲解4.具体实例以及三种实现方式代码详解5.三种梯度下降法的总结在应用机器学习算法时，我们通常采用梯度下降法来对采用的算法进行训练。其实，常用的梯度下降法还具体包含有三种不同的形式，它们也各自有着不同的优缺点。下面我们以线性回归算法来对三种梯度下降法进行比较。一般线性回归函数的假设函数为
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2020-11-27 11:55:19
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给妹子的深度学习系列教程干货|给妹纸的深度学习教学(0)——从这里出发给妹纸的深度学习教学(1)——从LeNet开始干货|给妹纸的深度学习教学(2)——拿NIN试水第三天的语音通话结束了，那趁热写一下文章吧，本文主要包括如下几个方面：MachineLearning/DeepLearning相关的学习资料/视频如何使用训练好的model进行预测VGGnetwork简要介绍使用VGG19来训练cifa
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2020-11-27 11:42:06
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花式解释AutoEncoder与VAE1什么是自动编码器自动编码器(AutoEncoder)最开始作为一种数据的压缩方法，其特点有:（1）跟数据相关程度很高，这意味着自动编码器只能压缩与训练数据相似的数据，这个其实比较显然，因为使用神经网络提取的特征一般是高度相关于原始的训练集，使用人脸训练出来的自动编码器在压缩自然界动物的图片是表现就会比较差，因为它只学习到了人脸的特征，而没有能够学习到自然界图
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2020-11-27 11:26:26
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评测时如何构造训练数据分布与测试数据分布保持一致在很多评测的时候，主办方只会给我们标准数据，并不会给我们测试数据，这个时候，如果我们用标准数据来训练，但是在真实的测试过程中，输入数据的并不会是标准数据，这会导致训练与测试的两个过程中的数据分布不一样，那么自然最后的结果不一样。那么评测时如何构造训练数据分布与测试数据分布一致呢？昨天在问了德川之后，我们一个评测中的处理办法如下：评测的内容是得到句法分
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2020-11-27 11:25:42
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