v)。具体计算方法是ci ← f(ui, vi)，其中ci、ui和vi分别是向量c、u和v中的元素。在这里，我们 通过将标量函数升级为按元素向量运算来生成向量值 F : Rd, Rd → Rd。 对于任意具有相同形状的张量，常见的标准算术运算符（+、-、*、/和**）都可以被升级为按元素运算。我 们可以在同一形状的任意两个张量上调用按元素操作。在下面的例子中，我们使用逗号来表示一个具有5个 元素的 卷积神经网络（CNN）是一类特殊的神经网络，它可以包含多个卷积层。 • 多个输入和输出通道使模型在每个空间位置可以获取图像的多方面特征。 练习 1. 假设卷积层 (6.1.3)覆盖的局部区域∆ = 0。在这种情况下，证明卷积内核为每组通道独立地实现一个全 连接层。 2. 为什么平移不变性可能也不是好主意呢？ 3. 当从图像边界像素获取隐藏表示时，我们需要思考哪些问题？ 4. 描述一个类似的音频卷积层的架构。 5. 首先，我们暂时忽略通道（第三维）这一情况，看看如何处理二维图像数据和隐藏表示。在 图6.2.1中，输入 是高度为3、宽度为3的二维张量（即形状为3 × 3）。卷积核的高度和宽度都是2，而卷积核窗口（或卷积窗口） 的形状由内核的高度和宽度决定（即2 × 2）。 图6.2.1: 二维互相关运算。阴影部分是第一个输出元素，以及用于计算输出的输入张量元素和核张量元素： 0 × 0 + 1 × 1 + 3 × 2 + 4 ×

• Kubernetes版本发布快，新特性更新频繁，对异构调度的支持不断加强；但配套设施落后（e.g. Spark on K8s, GitlabCI) • 容器系统调用栈深，需要仔细验证操作系统，内核及异构设备驱动的兼容性 • Kubernetes对NUMA、异构计算、存储设备的调度能力待加强 1.6 nvidia/gpu custom scheduler 1.8 local-volume

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排序损失：DeepFM+Pair-Wise Rank Loss 多目标 融合点击模型和 互动模型 单目标 LR、W&D、 FM和DeepFM 等模型排序 排序损失 针对信息流业务场景，从 点击损失升级到排序损 失，基础模型为 DeepFM，排序损失为 BPR 召 回 排 序 • 深度学习模型训练：WeiLearn 样本库 WeiLearn-深度学习模型训练 CTR样本 自然语言样本

合其它类型的神经网络的应用。Caffe 的主要开发语言是 C++，也提供 Python 语言等 接口，支持 GPU 和 CPU。由于开发时间较早，在业界的知名度较高，2017 年 Facebook 推出了 Caffe 的升级版本 Cafffe2，Caffe2 目前已经融入到 PyTorch 库中。 ❑ Torch 是一个非常优秀的科学计算库，基于较冷门的编程语言 Lua 开发。Torch 灵活性 较高，容易实现自定义网络层，这也是 的显卡设备，则可以安装 CPU 版本。CPU 版本无法利用 GPU 加 速运算，计算速度相对缓慢，但是作为学习用途所介绍的算法模型一般不大，使用 CPU 版 本也能勉强应付，待日后对深度学习有了一定了解再升级 NVIDIA GPU 设备也未尝不可。 亦或者，安装 PyTorch GPU 版本可能会出现安装失败的情况，很多读者朋友动手能力欠 缺，如果折腾了很久还不能搞定，可以选择直接安装 CPU 版本。 预览版202112 第 3 章 分类问题 10 输入层：? 隐藏层：? 隐藏层： ? 输出层： 图 3.10 3 层神经网络结构 经过简单的改进，网络模型已经升级为 3 层的神经网络，具有较好的非线性表达能 力，接下来将讨论如何优化网络参数??和??等。 3.7 优化方法 对于仅一层的网络模型，如线性回归模型，上一章中甚至直接推导出 ?ℒ ??和