务上获得了 50~90%的效果提升。常用的机器翻译模型有 Seq2Seq、BERT、GPT、GPT-2 等，其中 OpenAI 提出的 GPT-2 模型参数量高达 15 亿个，甚至发布之初一度以技术安全考 虑为由拒绝开源 GPT-2 模型。 聊天机器人(Chatbot) 聊天机器人也是自然语言处理的一项主流任务，机器自动学习与 人类对话，对于人类的简单诉求提供满意的自动回复，提高客户的服务效率和服务质量 下载速度较慢，可能需要良好的上网环境来避免下载中断、安装失败的情况。 图 1.31 安装命令确认 安装完成 GPU 版本的 PyTorch 后来测试安装是否成功。在 cmd 命令行输入 ipython 进 入 ipython 交互式终端，输入“import torch”命令，如果没有错误产生，继续输入 “torch.cuda.is_gpu_available()”测试 GPU 是否可用，返回“True”或者“False”，代表了 本章将从生物神经元的结构出发，重温科学先驱们的探索之路，逐步揭开自动学习机 器的神秘面纱。 首先，我们把生物神经元(Neuron)的模型抽象为如图 2.2(a)所示的数学结构：神经元输 入向量? = [?1, ?2, ?3, … , ??]T，经过函数映射：??: ? → ?后得到输出?，其中?为函数?自 身的参数。考虑一种简化的情况，即线性变换：?(?) = ?T? + ?，将其展开为标量形式：

实现这些解决方案所需的软件工具，这是一个巨大的挑战。 在我们开始写这本书的时候，没有资源能够同时满足一些条件：（1）是最新的；（2）涵盖了现代机器学习的 所有领域，技术深度丰富；（3）在一本引人入胜的教科书中，人们可以在实践教程中找到干净的可运行代码， 并从中穿插高质量的阐述。我们发现了大量关于如何使用给定的深度学习框架（例如，如何对TensorFlow中 的矩阵进行基本的数值计算)或实现 些代码示例分散在各种博客帖子和GitHub库中。但是，这些示例通常关注如何实现给定的方法，但忽略了为 什么做出某些算法决策的讨论。虽然一些互动资源已经零星地出现以解决特定主题。例如，在网站Distill1上 发布的引人入胜的博客帖子或个人博客，但它们仅覆盖深度学习中的选定主题，并且通常缺乏相关代码。另 一方面，虽然已经出现了几本教科书，其中最著名的是 (Goodfellow et al., 2016)（中文名《深度学习》），它 分类可能变得比二项分类、多项分类复杂得多。例如，有一些分类任务的变体可以用于寻找层次结构，层次 结构假定在许多类之间存在某种关系。因此，并不是所有的错误都是均等的。人们宁愿错误地分入一个相关 的类别，也不愿错误地分入一个遥远的类别，这通常被称为层次分类(hierarchical classification)。早期的一 个例子是卡尔·林奈13，他对动物进行了层次分类。 在动物分类的应用中，把

技术诉求：自动识别图片或视频中出现的文 字、二维码、logo等内容以及违规人像、淫 秽、血腥、暴力、极端主义、恐怖主义图像 等，方便平台进行违规处理和风险管控。 业务痛点：面对越来越爆发的安全风险，解决办法门 槛高， 成本高；迫切需要技术解决方案 SACC2017 图像内容审核技术 OCR技术 图像分割以及超分辨率技术 优图图像技术还包括：图像分类、图像增强、艺术滤镜、图片去水印、图像融合、图像修补等。 1980 2006 Hinton提出 “深度学习” 的神经网络 2013 深度学习算法在 语音和视觉识别 上有重大突破， 识别率超过99% 和95% 1970 受限于 计算能 力，进 入第一 个寒冬 XCON专 家系统出 现，每年 节约4000 万美元 第1阶段：人工智能起步 期 （1956-1980s） 第2阶段：专家系统推 广 (1980s-1990s) 第3阶段：深度学习 （2009年 宣布） 2016 Deepmind团队 AlphaGo&Ma ster运用深度学 习算法战胜围 棋冠军 1990-1991 人工智能计算 机DARPA没 能实现，政府 投入缩减，进 入第二次低谷 深度学习 - 带动的AI浪潮 2016 2016 深度学习全面爆发 2016 - 讯飞，搜 狗，阿里 演示了实 时语音识 别翻译 2016 优图实时 美颜美妆 在众多直

Automation 首次中国公司在ImageNet竞赛 夺冠，视频分析技术登顶 人脸识别大幅提高精度，商汤科 技首次突破人类肉眼识别准确率 ，领先于Facebook Google5000万美元招入 Hinton，发布基于深度学习的 搜索引擎 Microsoft 深度学习驱动的语音 识别大幅提升精度 软银孙正义设立1000亿美元人 工智能基金，320亿美元收购芯 片架构公司ARM 2016 scheduling Go语言在高性能系统中的实践经验 • 为什么用Go - 比起C++，更易于实践各种并发模式 - 比起Java，更加简洁，更易于与C/C++交互 - 比起脚本语言，类型和内存安全，保证重构效率与产品质量 - 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，

libhdf5-serial-dev 如果你不确定是否安装了 h5py，则可以打开 Python shell 并通过下面的命令加载模块 import h5py 快速开始 38 如 果 模 块 导 入 没 有 错 误， 那 么 模 块 已 经 安 装 成 功， 否 则 你 可 以 在 http://docs.h5py.org/en/latest/build.html 中找到详细的安装说明。 模型 validation_steps=None) 以固定数量的轮次（数据集上的迭代）训练模型。 参数 • x: 训练数据的 Numpy 数组。如果模型中的输入层被命名，你也可以传递一个字典，将输 入层名称映射到 Numpy 数组。如果从本地框架张量馈送（例如 TensorFlow 数据张量）数 据，x 可以是 None（默认）。 • y: 目标（标签）数据的 Numpy 数组。如果模型中的输出层被命名，你也可以传递一个字 ': layer.__class__.__name__, 'config': config}) 如果一个层具有单个节点 (i.e. 如果它不是共享层), 你可以得到它的输入张量，输出张量，输 入尺寸和输出尺寸: • layer.input • layer.output • layer.input_shape • layer.output_shape 如果层有多个节点 (参见: 层节点和共享层的概念)

优化，性能提升5-10倍 • 缓存优化：使用堆外内存与LRU过期机制，解决GC引起的性能损耗，性能提升3-5倍 • 分区优化：支持多种分区策略（RANGE/HASH/MOD），解决数据倾斜导致的流量热点瓶颈问题，性能提升2-5倍 • 存储优化：自定义存储方式(ByRow&ByKey)，基于row进行矩阵压缩存储，参数内存占用减少90% 3 在线机器学习-参数服务器 模型验证 离线训练 实时训练 模型训练 模型部署 在线服务 离线验证 在线发布 在线验证 在线一致性/ 模型稳定性/… 一键打包 端口探测 蓝绿部署/灰度发布 AUC/准确率/ 召回率/… 流量切换 版本更新 全量发布 … verson1 verson2 … kubenetes/olsubmit 模型库 3 在线机器学习-模型服务部署 • 模型评估 • 模型上线部署前指标评估 • 周期使用验证样本进行点击率预估 • 待部署模型与线上模型进行指标对比，评估是否满足上线条件 • 一键部署 • 基于K8S的deployment模式，一键端口分配与模型服务部署 • 基于ZK的服务发现，一键进行流量灰度与发布 • 性能优化 • 通信优化：特征请求与模型计算单元化，在线样本格式压缩 • 计算优化：基于SSE／AVX 指令优化 3 在线机器学习-模型服务部署 • 模型更新频次效果对比 •

模型评估 Ø 离线评估 • AUC / wAUC Ø 在线评估 • 离线评估与线上效果正相关？ • A/B test测试 • 分目标人群测试：地域、活跃度… A B 小流量-实验组 小流量-对照组 数据对比分析 算法架构 互动行为 点击行为 阅读行为 能力标签 兴趣标签 亲密度 自然属性 账号属性 用户特征 关键词 类型属性 topic 内容标签 内容质量

回 模 型 EasyRec GraphLearn Alink 排 序 模 型 模型训练评估 PAI-EAS – 模型推理 model1 model2 … PAI-ABTest A/B流量划分 PAI-Rec – 推荐引擎 BE召回/Hologres hot x2i vec 排序 粗排 精排 重排 MaxCompute Datahub 离线特征 训练数据 推荐日志 模型发布 在线流程 离线流程 智能推荐解决方案 > PAI-REC 推荐引擎 PAI-REC 推荐引擎 多路召回 曝光/状态过滤 粗排/精排 策略[类目打散、流量控制、…] 实时采集后端日志 PAI-REC 配置中心 AB实验 实验工具 拉取配置 监控报警 Prometheus Grafana 读取metric 消息队列(datahub/kafka)

但是怎么编码影响不大,干脆用简单的得了 2D(分别计算行和列的编码,然后求和)的效果还不如1D的每一层都加共享的 位置编码也没啥太大用 15 位置编码 2.模型介绍 16 将 3) 的 结 果 喂 入 标 准 Transformer 的 encoder 中 作 者将类别作为一个可学习的 patch (?0)输入模型，与图像 的patch+pos 信息作为multi- head attention 模型框架 最简洁的Vision Transformer模型 ，先将图片分成 16x16的patch块， 送入transformer encoder，第一个 cls token的输出送 入mlp head得到 预测结果。 2.模型介绍 20 来自输入空间的注意力表达 输入 输入 输入 注意力 注意力 注意力 2.模型介绍 21 左图展示了模型学习到的图嵌入，中图展示了学习到的位置嵌入，右图展示了不同层注意

() , ’ epoch ’ : t } torch . save ( state , path ) print ( ”Done ! ” ) #把 最 后 一 次 训 练 得 到 的 模 型 导 入 到 模 型 中 path = ’ ./ model ’ + s t r (9) +’ . pth ’ checkpoint = torch . load ( path ) model2 = NeuralNetwork 历时不到三天的业余时间完成了这本小书的计划和写作，从叙述的详细程度和阅读学习的简 单性而言，还是比较符合我的预期的。 本来这部入门小书的原名叫做《卷积网络实战》，但我思考再三，感觉卷积网络不应该作为入 28 4.5. 总结 门来学习的神经网络，因为卷积层包含了一些关于感受野方面的思想。如果给一个网络构建了卷 积层，它也就失去了普适性（尤其是不再适用于我们第四章的人造数据集了）。 书中对一些