, 2015) 和神经编程器‐解释器 (Reed and De Freitas, 2015)。它们允许统计建模者描述用于推理的迭代方法。这些工具允许重复修改深度神经网络的内部状 态，从而执行推理链中的后续步骤，类似于处理器如何修改用于计算的存储器。 • 另一个关键的发展是生成对抗网络 (Goodfellow et al., 2014) 的发明。传统模型中，密度估计和生成模 型的统计方法侧重 B)的上限和下限。（提示：使用友元图43来 展示这些情况。) 3. 假设我们有一系列随机变量，例如A、B和C，其中B只依赖于A，而C只依赖于B，能简化联合概 率P(A, B, C)吗？（提示：这是一个马尔可夫链44。) 4. 在 2.6.2节中，第一个测试更准确。为什么不运行第一个测试两次，而是同时运行第一个和第二个测试? Discussions45 2.7 查阅文档 由于篇幅限制，本书不可能介绍每 = T � t=1 P(xt | xt−1) 当P(x1 | x0) = P(x1). (8.1.3) 当假设xt仅是离散值时，这样的模型特别棒，因为在这种情况下，使用动态规划可以沿着马尔可夫链精确地 计算结果。例如，我们可以高效地计算P(xt+1 | xt−1)： P(xt+1 | xt−1) = � xt P(xt+1, xt, xt−1) P(xt−1) = � xt P(xt+1

推荐技术 [KDD2020] DCAF: A Dynamic Computation Allocation Framework for Online Serving System � 推荐全链路⾃适应 � 统⼀建模，根据请求量削峰填⾕，资源利⽤最⼤化 [ijcai2021] UNBERT: User-News Matching BERT for News Recommendation GPT-3在CV/NLP⼤⾏其道， 相关技术正在进⼊推荐领域 问题1. 推荐链路的漏⽃ 是对资源的巨⼤浪费 问题2. 结果利⽤ 不充分，响应不 够快 [2021] MC2 -SF: Slow-Fast Learning for Mobile-Cloud Collaborative Recommendation 问题3. ⼏⼗个场 景，独⽴链路 总结 � 千亿级推荐模型应⽤ O1. 千亿级特征（TB级）的模型的在线/离线训练，

链滴 pytorch 入门笔记 -03- 神经网络 作者：zyk 原文链接：https://ld246.com/article/1639540087993 来源网站：链滴 许可协议：署名-相同方式共享 4.0 国际 (CC BY-SA 4.0) 前言 本节主要内容是如何使用 torch.nn 包来构建神经网络。 上一讲已经讲过了 autograd，nn 包依赖 autograd

到这里为止，已经学习完张量的常用操作方法，已具备实现大部分深度网络的技术储 备。最后我们将以一个完整的张量方式实现的分类网络模型实战收尾本章。在进入实战之 前，先来正式介绍对于常用的经典数据集，如何利用 PyTorch 生态链提供的工具便捷地加 载数据集。对于自定义的数据集的加载，将会在后续章节介绍。 PyTorch 发布至今，受到越来越多的开发者的青睐，甚至在很多国际会议论文中的使 用率已经远超 TensorFlo