型参数转换 • 稳定性优化 • 模型快照：基于ps-scheduler的周期模型版本探测与保存，模型稀疏化分片存储 • 冷备容灾：基于checkpoint机制(Local模式&Remote模式)，实现参数服务的高可用，支持基于模型的异构集群迁移，支持集 群扩缩容 • 性能优化 • 通信优化：数据请求(PULL&PUSH)聚合，同模型多矩阵并发，锁粒度优化，性能提升5-10倍 • 缓存

人脸识别 集成了 S3, Lambda, Polly, Lex 对象和场景识别 为成千上万的对象、场景和概念生成标签，并配有可信度的数字 • 检索、过滤并对 图片库去粗取精 • 对用户生成的内 容进行智能检索 • 摄影、旅游、房 地产、度假以及 租赁等应用场景 Maple Plant Villa Garden Water Swimming Pool Tree Potted Plant

只有高斯核函数是需要调参的。 26 SVM的超参数 ?越大，支持向量越少，? 值越小，支持向量越多。 其中 C是惩罚系数，即对 误差的宽容度。 C越高， 说明越不能容忍出现误差, 容易过拟合。C越小，容 易欠拟合。 4.线性不可分支持向量机 27 总结 下面是一些SVM普遍使用的准则： ?为特征数，?为训练样本数。 (1)如果相较于?而言，?要大许多，即训练集数据量不够支持我们训练一个复

集群管理与监控 • 节点心跳异常告警 • 运维工具化，快速屏蔽/启动异常机器 • 灵活的资源分配 • 支持以 GPU 或节点为粒度进行资源分配 • 用户配置任务所需最小资源 • 自动扩缩容，最大化资源使用率 • 支持不同计算框架 • 调度与任务松耦合，用户可以灵活定义任务 • 支持配置 docker 镜像，完全自定义运行环 境 • 良好的用户体验 • 完善的客户端工具 •

vector作为编码器到解码器的输入。 7 1.Transformer介绍 Attention注意力机制 在介绍什么是注意力机制之前， 先让大家看一张图片。当大家看 到下面图片，会首先看到什么内 容？当过载信息映入眼帘时，我 们的大脑会把注意力放在主要的 信息上，这就是大脑的注意力机 制。 8 1.Transformer介绍 每个词的Attention计算 每个词的Q会跟整个序列中

段，而是在海量数据喂养训练的基础 上，适配任何任务形式。 ✓ 转向更通用的系统，使其可以执行许 多任务，最终无需为每个任务手动创 建和标记训练数据集。 ✓ 机器学习系统通过使用大型数据集、高容 量模型和监督学习的组合，在训练任务方 面表现出色，然而这些系统较为脆弱，对 数据分布和任务规范的轻微变化非常敏感， 因而使得AI表现更像狭义专家，并非通才。 GPT-2要 解决和优

基本概念 总体：研究对象的全体，它是一个随机变量，用?表示。 个体：组成总体的每个基本元素。 简单随机样本：来自总体?的?个相互独立且与总体同分布的随机变量?1, ?2 ⋯ , ??，称为容 量为?的简单随机样本，简称样本。 统计量：设?1,?2 ⋯ , ??,是来自总体?的一个样本，?(?1, ?2 ⋯ , ??)）是样本的连续函数， 且?(⬝)中不含任何未知参数，则称?(?1

发布之后两年的 2018 年 facebook 又把 caffe2 项目整合到 pytorch 框架中，这样 pytorch 就进一步 整合原来 caffe 开发者生态社区，因为其开发效率高、特别容 易构建各种复杂的深度学习模型网络，因此很快得到大量人工 智能开发者的认可与追捧，也成为工业界最受欢迎的深度学习 框架之一。 Pytorch 发展至今，其版本跟功能几经迭代，针对不同的场景

的现象(泛化能力偏弱)。因此针对不同的任务，设计合适容量的模型算法才能取得较好的 泛化性能。 9.1 模型的容量 通俗地讲，模型的容量或表达能力，是指模型拟合复杂函数的能力。一种体现模型容 量的指标为模型的假设空间(Hypothesis Space)大小，即模型可以表示的函数集的大小。假 设空间越大越完备，从假设空间中搜索出逼近真实模型的函数也就越有可能；反之，如果 假设空间非常受限，就很难从中找到逼近真实模型的函数。 的，在实际使用过程中，更多的是出现过拟合现象。 9.2.2 过拟合 继续来考虑同样的问题，训练集黑色圆点和测试机绿色矩形点均独立采样自同分布的 某抛物线模型，当我们设置模型的假设空间为 25 次多项式时，它远大于真实模型的函数容 ① 出自 https://en.wikipedia.org/wiki/Occam%27s_razor 预览版202112 9.3 数据集划分 5 量，这时发现学到的模型 MLP)实现的网络模型称为神经网络。由于 当时的计算能力受限、数据规模较小等因素，神经网络一般只能训练到很少的层数，我们 把这种规模的神经网络叫做浅层神经网络(Shallow Neural Network)。浅层神经网络不太容 易轻松提取数据的高层特征，表达能力一般，虽然在诸如数字图片识别等简单任务上取得 不错效果，但很快被 1990 年代新提出的支持向量机所超越。 加拿大多伦多大学教授 Geoffrey Hinton

有两种变体。默认的基于 1406.1078v3 并且在矩阵乘法之前将复位门应用于隐藏状态。另一 种则是基于 1406.1078v1 并且顺序倒置。 第 二 种 变 体 与 CuDNNGRU(GPU-only) 兼 容 并 且 允 许 在 CPU 上 进 行 推 理。 因 此 它 对 于 kernel 和 recurrent_kernel 有 可 分 离 偏 置。 使 用 'reset_after'=True 和