. 86 5.5.2 LocallyConnected2D [source] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87 5.6 循环层 Recurrent . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89 5.6.1 RNN 转 换为实验结果，是做好研究的关键。 如果你在以下情况下需要深度学习库，请使用 Keras： • 允许简单而快速的原型设计（由于用户友好，高度模块化，可扩展性）。 • 同时支持卷积神经网络和循环神经网络，以及两者的组合。 • 在 CPU 和 GPU 上无缝运行。 查看文档，请访问 Keras.io。 Keras 兼容的 Python 版本: Python 2.7-3.6。 1.2 指导原则 batch_size=64, epochs=5, validation_data=(x_val, y_val)) 3.1.5.7 带有状态 (stateful) 的相同的栈式 LSTM 模型 有状态的循环神经网络模型中，在一个 batch 的样本处理完成后，其内部状态（记忆）会被记录 并作为下一个 batch 的样本的初始状态。这允许处理更长的序列，同时保持计算复杂度的可控 性。 你可以在 FAQ

5 训练模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 287 vi 8 循环神经网络 289 8.1 序列模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 305 8.3.4 读取长序列数据 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 308 8.4 循环神经网络 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 312 8.4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 313 8.4.2 有隐状态的循环神经网络 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 313 8.4.3 基于循环神经网络的字符级语言模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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) PAI-REC平台 自动化降级 负载均衡 灰度发布 超时控制 平台支持 日志SLS 在线存储 Hologres/OTS BE Redis 读取数据 Learning Container 数据量大而全 先进的模型结构 业务场景复杂 计算力强、性价比高 提供 支撑 支撑 支撑 促进 促进 开源生态 系统 硬件 模型 生态系统 外循环 内循环 贡献 对接 PAI平台的优势 1. 机器学习PAI: https://help.aliyun.com/product/30347.html 2. 阿里灵杰:https://www.zhihu

10.12 深度残差网络 10.13 DenseNet 10.14 CIFAR10 与 ResNet18 实战 10.15 参考文献 第 11 章 循环神经网络 11.1 序列表示方法 11.2 循环神经网络 11.3 梯度传播 11.4 RNN 层使用方法 11.5 RNN 情感分类问题实战 11.6 梯度弥散和梯度爆炸 11.7 RNN 短时记忆 上发表了通过 BP 算法来进行表征学习的论文， BP 算法才获得了广泛的关注。 1982 年，随着 John Hopfild 的循环连接的 Hopfield 网络的提出，开启了 1982 年~1995 年的第二次人工智能复兴的大潮，这段期间相继提出了卷积神经网络、循环神经网络、反 向传播算法等算法模型。1986 年，David Rumelhart 和 Geoffrey Hinton 等人将 BP LeCun 等人将 BP 算法应用在手写数字图片识别上，取得 了巨大成功，这套系统成功商用在邮政编码识别、银行支票识别等系统上；1997 年，现在 应用最为广泛的循环神经网络变种之一 LSTM 被 Jürgen Schmidhuber 提出；同年双向循环 神经网络也被提出。 遗憾的是，神经网络的研究随着以支持向量机(Support Vector Machine，简称 SVM)为 代表的传统机器学习算

04 双向循环神经网络 本章目录 01 序列模型概述 02 循环神经网络(RNN) 05 深层循环神经网络 3 03 长短期记忆(LSTM) 04 双向循环神经网络 1.序列模型概述 01 序列模型概述 02 循环神经网络(RNN) 05 深层循环神经网络 4 1.序列模型概述 循环神经网络（RNN）之类的模型在语音识别、自然语言处理和 000的话，那么这里的每个向量都是10,000维的。 6 循环神经网络解决的问题  卷积神经网络或全连接网络的局限性  同一层节点之间无关联，从而导致获取时序规则方面功 能不足  循环神经网络可以解决时序问题  基于语言模型（LM），故可以捕捉时序规则信息  它是如何实现的？ 7 03 长短期记忆(LSTM) 04 双向循环神经网络 2.循环神经网络(RNN) 01 序列模型概述 02 循环神经网络(RNN) 05 深层循环神经网络 8 2.循环神经网络(RNN) ?<1> = ?1(????<0> + ????<1> + ??) ̰? <1> = ?2(????<1> + ??) ? = ?1(???? + ???? + ??) ̰? = ?2(???? + ??) RNN的前向传播

非向量化版本的for循环花费了大约718 毫秒，向量化版本花费了大约33毫秒。 举例：如果你想计算向量? = ??， 矩阵乘法的定义就是：?? = σ? ?ij??， 用非向量化实现，? = ??. ?????(?, 1)， 并且通过两层循环???(?): ???(?):，得到 ?[?] = ?[?] + ?[?][?] ∗ ?[?] 。现在就有了 ? 和 ? 的两层循环，这就是非向量化。

相机姿态恢复与场景三维结构恢复 • 求解相机参数和三维点云 • 如何处理循环回路序列和多视频序列？ • 如何高效高精度地处理大尺度场景？ • 如何处理动态场景？ • 如何处理快速运动和强旋转？ 复杂环境下的主要挑战 我们课题组的工作 • 面向大尺度场景的运动恢复结构 • ENFT-SFM：能够高效地处理大尺度场景下拍摄的循环回路和多 视频序列。 • 单目视觉的同时定位与地图构建 • RKSLAM：可以实时运行在移动设备上，并能处理快速运动和强 旋转 。 ENFT-SFM: Efficient Non- Consecutive Feature Tracking for Robust SFM 循环回路序列和多视频序列 • 如何将不同子序列上的相同特征点高效地匹配上？ • 如何高效地进行全局优化，消除重建漂移问题？ VisualSFM 结果 ENFT：高效的非连续帧特征跟踪 基于两道匹配的连续帧跟踪

? < 0，且?? = +1，则? = ?+??，? = ?+1。 再选取另一个训练样本(??, ??)，回到2。 终止条件：直到所有数据的输入输出对都不满足2中的(i)和(ii)中之一，则退出循环。 12 2.感知机算法 算法演示 分类问题 单层感知机只能处理 线性问题，无法处理 非线性问题！！ 13 2.感知器算法 01 发展历史 02 感知机算法 03 将输入样本提供给输入层神经元 2.逐层将信号前传至隐层、输出层，产 生输出层的结果 3.计算输出层误差 4.将误差反向传播至隐藏层神经元 5.根据隐层神经元对连接权重和阈值进 行调整 6.上述过程循环进行，直至达到某些停 止条件为止 1h v 输入层 输出层 隐层 1x ix dx 1b 2b hb qb . . . . . . . . . . . . 1y jy

训练步骤到此结束。我们从这一步骤中得到稍微好一点的嵌入（`not` ，`thou`，`aaron`和`taco`）。我们现在进行下一步（下一个正样本及 其相关的负样本）,并再次执行相同的过程。 当我们循环遍历整个数据集多次时，嵌入继续得到改进。然后我们可以停 止训练过程，丢弃`Context`矩阵，并使用`Embeddings`矩阵作为下一个任务 的预训练嵌入。 27 4.GloVe 03 的增加，会进一步促进模型语义理解能力以及抽象学习能力的极大提升， 实现ChatGPT的数据飞轮效应（用更多数据可以训练出更好的模型， 吸引更多用户，从而产生更多用户数据用于训练，形成良性循环）。 ✓ 研究发现，每增加参数都带来了文本合成和/或下游NLP任务的改进， 有证据表明，日志丢失与许多下游任务密切相关，随着规模的增长，日 志丢失呈现平稳的改善趋势。 资料来源：《On the

Reader Learner Worker 返回参数 Request Handler Parameter Server 更新参数 � 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%