主要输入将是新闻标题本身，即一系列词语，但是为了增添趣味，我们的模型还添加了其他的 辅助输入来接收额外的数据，例如新闻标题的发布的时间等。该模型也将通过两个损失函数进 行监督学习。较早地在模型中使用主损失函数，是深度学习模型的一个良好正则方法。 模型结构如下图所示： 让我们用函数式 API 来实现它。 主要输入接收新闻标题本身，即一个整数序列（每个整数编码一个词）。这些整数在 1 到 10 input_length=100)(main_input) # LSTM 层把向量序列转换成单个向量，它包含整个序列的上下文信息 lstm_out = LSTM(32)(x) 在这里，我们插入辅助损失，使得即使在模型主损失很高的情况下，LSTM 层和 Embedding 层都能被平稳地训练。 快速开始 19 auxiliary_output = Dense(1, activation='sigmoid', n np.random.seed(42) # 以下是 Python 在一个明确的初始状态生成固定随机数字所必需的。 rn.seed(12345) # 强制 TensorFlow 使用单线程。 # 多线程是结果不可复现的一个潜在的来源。 # 更多详情，见: https://stackoverflow.com/questions/42022950/which-seeds-have-to-be

内建了常用神经网络运算函 数、常用网络层、网络训练、模型保存与加载、模型部署等一系列深度学习系统的便捷功 能。常用网络层主要放置在 nn 子模块中，优化器主要放置在 optim 子模块中，模型部署主 要通过 ONNX 协议实现。使用 PyTorch 开发，可以方便地利用这些功能完成常用算法业务 流程，高效稳定灵活。 1.6 开发环境安装 在领略完深度学习框架所带来的便利后，现在来着手在本地计算机环境上安装 print(f"iteration:{step}, loss:{loss}, w:{w}, b:{b}") return [b, w] # 返回最后一次的 w,b 主训练函数实现如下： 预览版202112 2.4 线性回归 9 def main(): # 加载训练集数据，这些数据是通过真实模型添加观测误差采样得到的 lr 章 PyTorch 进阶 28 torchvision 库提供了常用的经典数据集的自动下载、管理、加载与转换功能，配合 PyTorch 的 DataLoader 类，可以方便实现多线程(Multi-threading)、数据变换 (Transformation)、随机打散(Shuffle)和批训练(Training on Batch)等常用数据处理逻辑。 对于常用的经典图片数据集，例如：

1:短时间内只有部分item和user 被命中，只有部分参数被⽤到 参数按需 获取/更新 Storage 异步训练流⽔线和多级存储：提升性能，降低内存成本 � 问题： � Learner线程中参数拉取和参数更新对性能影响⼤ � 内存成为主要资源瓶颈。由于需要等待全部参数 就绪，Parameter Server难以利⽤速度慢的存储 介质 样本读取 样本解析 参数拉 取 训练 异步参数处理流⽔线 参数 预准备 Batch⼊队列 Batch⼊队列 � 效果： � 在不影响训练效果的情况下，降低参数准备与更新耗时，提 ⾼训练速度。训练耗时下降超50% � 异步storage线程，⽀持基于冷热数据的多级存储。内存消 耗下降30%-70% 磁盘 训练 Lookup+ pooling 算⼦融合 Unique keys Storage 近期训练 参数管理 需保持顺 序，以保证 序，以保证 训练效果 样本读取 样本解析 基于GPU的多级存储训练：更⾼的性价⽐ � 推荐模型GPU训练的挑战 � 显存（A100最⼤80GB）放不下TB级的模型 � GPU多线程并⾏计算能⼒对稀疏数据不友好 � ⽅案 � 原有：内存能够存储的参数->对应的样本量Group � 新增：显存能够存储的参数->对应的样本量Pass � 新增：GPU并⾏操作友好->CSR格式的显存数据访问

地告 诉我们如何调整代码以达到期望的结果。不幸的是，这种优雅的理论目前还没有出现。尽管我们尽了最大努 力，但仍然缺乏对各种技术的正式解释，这既是因为描述这些模型的数学可能非常困难，也是因为对这些主 题的认真研究最近才进入高潮。我们希望随着深度学习理论的发展，这本书的未来版本将能够在当前版本无 法提供的地方提供见解。 有时，为了避免不必要的重复，我们将本书中经常导入和引用的函数、类等封装在d2l包中。对于要保存到包 聚类（clustering）问题：没有标签的情况下，我们是否能给数据分类呢？比如，给定一组照片，我们 能把它们分成风景照片、狗、婴儿、猫和山峰的照片吗？同样，给定一组用户的网页浏览记录，我们能 否将具有相似行为的用户聚类呢？ • 主成分分析（principal component analysis）问题：我们能否找到少量的参数来准确地捕捉数据的线 性相关属性？比如，一个球的运动轨迹可以用球的速度、直径和质量来描述。再比如，裁缝们已经开发 粒子物理学和天文学最近取得的一些突破性进展至少部分归功于机器学习。因此，机器学习正在成为工程师 和科学家必备的工具。 关于人工智能的非技术性文章中，经常提到人工智能奇点的问题：机器学习系统会变得有知觉，并独立于主 人来决定那些直接影响人类生计的事情。在某种程度上，人工智能已经直接影响到人类的生计：信誉度的自 动评估，车辆的自动驾驶，保释决定的自动准予等等。甚至，我们可以让Alexa打开咖啡机。 幸运的是

特征深度化：特征embedding • 模型深度化：深度学习模型， Wide&Deep；DeepFM 4 深度学习 物料粗排 特征向量化 基于Item2vec的 博主召回和微博 召回 物料精排 向量索引 DSSM/FM/FF M生成博主与物 料向量，采用 向量进行召回 特征向量化：Item2vec 向量索引：FM/FFM/ DSSM 模型召回：DIN/DIEN/TDM 模型召回 融入用户近期互动行 • PS&MPI：DistributionStrategy API，统一分布式语义，解耦分布式架构与模型训练框架 • 使用FP16通信，使用FP32做计算，带宽压力降低一倍 • IO优化 • 多线程样本并发读取，样本读取与计算PIPELINE，实现计算与IO的overlap 4 深度学习-深度学习模型训练 • 分布式模型推理框架：WeiServing 异构CPU集群 kubernetes/ol-submit

计算自身位置（在空间中的位置和朝向） • 构建环境地图（稀疏或者稠密的三维点云） 稀疏SLAM 稠密SLAM SLAM系统常用的框架 输入 • 传感器数据 前台线程 • 根据传感器数据进行跟踪求解， 实时恢复每个时刻的位姿 后台线程 • 进行局部或全局优化，减少误差累积 • 场景回路检测 输出 • 设备实时位姿 • 三维点云 RGB图 深度图 IMU测量值 优化以减少误差累积 回路检测 如果投影误差比较大，检测分裂点将序列分段，然后优化； • 重复上述步骤直至投影误差小于阈值或不能再分裂为止。 Garden数据集的SfM结果 6段长视频序列，将近10万帧，特征匹配74分钟，SfM求解16分钟（单线程），平均17.7fps VisualSFM：SfM求解 57 分钟 （GPU加速） Garden数据集上的比较 ENFT-SFM ORB-SLAM VisualSFM KITTI数据集上的定量比较

完善的配套工具，如go test, gofmt, go lint, race-detector Go语言在高性能系统中的实践经验 • Go在开发高性能应用上也有一些不足， 对比C++： - 无法直接控制操作系统线程，CUDA 调用需要特殊处理 - 部分标准库实现依赖reflect，性能较 差 - GC的带来的开销，如在Go Heap上 构建百万以上级别的对象缓存，需要 仔细优化 百倍慢于等价的C实现！

配送时长预估模型 • 基于现有状况、订单增速、消 化速度、天气、当前手段等多 维特征，使用XGBoost模型回 归预测未来五分钟进单的平均 配送时长 • 分商圈、分时段、多模型的精 细化预估 • 分布式、多线程、并行计算最 佳分割点，满足海量数据的实 时性要求 • 在供需失衡之前，即实施调控 手段 5 供需平衡 14 5.2 单量调控模型 • 通过价格平衡未来的进单量 和系统可承载的单量 •

2022年02月 机器学习-降维 黄海广 副教授 2 本章目录 01 降维概述 02 SVD(奇异值分解) 03 PCA(主成分分析) 3 1.降维概述 01 降维概述 02 SVD(奇异值分解) 03 PCA(主成分分析) 4 1.降维概述 维数灾难(Curse of Dimensionality)：通常是指在涉及到向量的计算的问题 中，随着维数的增加，计算量呈指数倍增长的一种现象。 通过处理多重共线性消除冗余特征。 降维的缺点： • 由于降维可能会丢失一些数据； • 在主成分分析(PCA)降维技术中，有时需要考虑多少主成分是难以确定的，往往使用经验 法则 12 1.降维概述 13 2.SVD(奇异值分解) 01 降维概述 02 SVD(奇异值分解) 03 PCA(主成分分析) 14 2.SVD(奇异值分解) 奇异值分解 (Singular Value 符号定义 ? = ???T = ?1?1?1 T + ⋯ + ??????T 其中?是一个? × ?的矩阵，每个特征向量??叫做? 的左奇异向量。 ?是一个? × ?的矩阵，除了主对角线上的元素以外全为 0，主对角线上的每 个元素都称为奇异值 ?。 ?是一个? × ?的矩阵，每个特征向量??叫做 ? 的右奇异向量。 ?为矩阵?的秩(rank)。 ? 和 ?都是酉矩阵，即满足:?T? =

模块包含了一系列无监督降维算法 from sklearn.decomposition import PCA 导入PCA库，设置主成分数量为3，n_components代表主成分数量 pca = PCA(n_components=3) 训练模型 pca.fit(X) 投影后各个特征维度的方差比例(这里是三个主成分) print(pca.explained_variance_ratio_) 投影后的特征维度的方差