本文基于tensorflow-v1.15分支，简单分析下tensorflow中的优化器。 optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=.05) train_op = optimizer.minimize(loss) 实际上， ...
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2020-06-20 14:10:14
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VC的配置选项：我们登录VsphereWebClient之后，选中VC，点击右侧的配置，可以看到配置中有关于VC的一些设置选项，我们来简单的介绍一下这些设置选项。首先我们来看常规选项，在该选项中有下图所示的10个可编辑项目1.统计信息，在这个选项中我们可以配置统计的时间间隔以及累积统计VC中的性能数据，另外里面还有一个评估数据库大小的计算器，能够根据你配置的统计时间间隔估算出VC所需要的数据库容量
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2020-06-19 14:12:53
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NVIDIA GPUs上深度学习推荐模型的优化 Optimizing the Deep Learning Recommendation Model on NVIDIA GPUs 推荐系统帮助人在成倍增长的选项中找到想要的东西。是在许多在线平台上推动用户参与的关键组件。 随着工业数据集规模的迅速增长， ...
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2020-06-19 11:45:10
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非显著式编程的做法 收益函数 1998 Tom MitShell 第一本成熟的教科书：MACHINE LEARNING 典型的最优化问题 为数据打标签（独特行业） 监督学习 强化学习（与环境互动） 非监督学习 需要假设：同一类的训练数据在空间中距离更近->样本的空间信息->设计算法将其分成两类 非监 ...
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2020-06-17 10:44:59
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##背景 设备中有很多数据，可以用来训练模型提高用户体验。但是数据通常是敏感或者庞大的。 隐私问题 数据孤岛：每个公司都有数据，淘宝有你的购买记录，银行有你的资金状况，它们不能把数据共享，都是自己训练自己有的数据，是一个个数据孤岛。 ##联邦学习的概念 联邦机器学习是一个机器学习框架，能有效帮助多个 ...
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2020-06-15 14:13:12
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最近又出差了20多天，铁路相关工作的原则就是不能车等人，只能人等车，并且货车优先级低，到站时间不确定，所以很多时间都是在等待中度过，每天的时间被一列列车分割开来，碎片化的时间正好用来看教程。 这一教程来自谷歌，https://developers.google.cn/machine-learning ...
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2020-06-14 23:58:19
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If I have bunch of events and a bunch of probabilities, how likely is it those events happen based on the probabilities? If it is very likely then we ...
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2020-06-13 17:35:40
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Wang Y, Zou D, Yi J, et al. Improving Adversarial Robustness Requires Revisiting Misclassified Examples[C]. international conference on learning repre ...
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2020-06-13 10:42:27
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问题定义 在这个项目中会采用20 Newgroups的数据（http://qwone.com/~jason/20Newsgroups/)，这时网上非常流行的对文本进行分类和聚类的数据集。 数据集中的数据分为两部分，一部分是用来训练算法模型的数据，一部分是用来评估算法的新数据。 网上提供了3个数据集， ...
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2020-06-13 10:32:48
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可参考博客：https://blog.csdn.net/cxjoker/article/details/79501887 完整代码如下： trees.py 1 from math import log 2 import operator 3 import treePlotter 4 import p ...
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2020-06-11 19:40:10
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