integration for PyTorch and brings the capabilities of TensorRT directly to Torch in one line Python and C++ APIs. ‣ Starting with the 22.05 release, the PyTorch container is available for the Arm SBSA platform Preview 1.13.0a0+340c412 22.05 NVIDIA CUDA 11.7.0 1.12.0a0+8a1a93a TensorRT 8.2.5 22.04 NVIDIA CUDA 11.6.2 1.12.0a0+bd13bc6 TensorRT 8.2.4.2 22.03 20.04 NVIDIA CUDA 11.6.1 1.12.0a0+2c916ef TensorRT RN-08516-001_v23.07 | 8 Container Version Ubuntu CUDA Toolkit PyTorch TensorRT 22.02 1.11.0a0+17540c5cTensorRT 8.2.3 22.01 NVIDIA CUDA 11.6.0 1.11.0a0+bfe5ad28TensorRT 8.2.2 21.12 TensorRT 8.2.1.8

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(1 + xTz)d Gaussian Kernel K(x, z) = exp � −∥x − z∥2 2σ2 � Sigmoid Kernel K(x, z) = tanh(αxT + c) Feng Li (SDU) SVM December 28, 2021 52 / 82 Using Kernels Kernels can turn a linear model into a 1 2∥ω∥2 + C m � i=1 ξi s.t. y(i)(ωTx(i) + b) ≥ 1 − ξi, ∀i = 1, · · · , m ξi ≥ 0, ∀i = 1, · · · , m The parameter C controls the relative weighting between the following two goals Small C ⇒ ∥ω∥2/2 prefer large margins but allow potential large number of misclassified training examples Large C ⇒ C �m i=1 ξi dominates ⇒ prefer small number of misclassified examples at the expense of having a small

xT z)d • Gaussian Kernel K(x, z) = exp � −∥x − z∥2 2σ2 � • Sigmoid Kernel K(x, z) = tanh(αxT + c) Overall, kernel K(x, z) represents a dot product in some high-dimensional feature space F K(x, z) slack variables ξi min w,b,ξ 1 2∥w∥2 + C m � i=1 ξi (46) s.t. y(i)(wT x(i) + b) ≥ 1 − ξi, ∀i = 1, · · · , m (47) ξi ≥ 0, ∀i = 1, · · · , m (48) The parameter C is used to tune the trade-off between i) although small C implies that ∥ω∥2/2 dominates such that large margins are preferred, this allows a potential large number of misclassified training examples; ii) large C means C �m i=1 ξi dominates

1 2023年06月 机器学习-决策树 黄海广 副教授 2 本章目录 01 决策树原理 02 ID3算法 03 C4.5算法 04 CART算法 3 1.决策树原理 01 决策树原理 02 ID3算法 03 C4.5算法 04 CART算法 4 长相 能 帅 不帅 家庭背景 好 能 不好 人品 好 上进心 能 不能 有 无 些更多数值的特 征。 决策树的特点 7 算法 支持模型 树结构 特征选择 连续值处理 缺失值处理 剪枝 特征属性多次使用 ID3 分类 多叉树 信息增益 不支持 不支持 不支持 不支持 C4.5 分类 多叉树 信息增益率 支持 支持 支持 不支持 CART 分类 回归 二叉树 基尼指数 均方差 支持 支持 支持 支持 1.决策树原理 决策树的三种基本类型 建立决策树的关键，即在 决 策 树 主 要 有 一 下 三 种 算 法 ： ID3(Iterative Dichotomiser)、C4.5、CART(Classification And Regression Tree)。 8 2.ID3算法 01 决策树原理 02 ID3算法 03 C4.5算法 04 CART算法 9 2. ID3算法 ⚫ ID3 算法最早是由罗斯昆（J. Ross

动手学深度学习 Release 2.0.0 Aston Zhang, Zachary C. Lipton, Mu Li, and Alexander J. Smola Aug 18, 2023 目录 前言 1 安装 9 符号 13 1 引言 17 2 预备知识 39 2.1 数据操作 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 念的算法。 当有两个以上的类别时，我们把这个问题称为多项分类（multiclass classification）问题。常见的例子包括 手写字符识别 {0, 1, 2, ...9, a, b, c, ...}。与解决回归问题不同，分类问题的常见损失函数被称为交叉熵（cross‐ entropy），本书 3.4节 将详细阐述。 请注意，最常见的类别不一定是最终用于决策的类别。举个例子，假设后院有一个如 page）”分类，而是在海量搜索结果中找到用户最需要的 那部分。搜索结果的排序也十分重要，学习算法需要输出有序的元素子集。换句话说，如果要求我们输出字 母表中的前5个字母，返回“A、B、C、D、E”和“C、A、B、E、D”是不同的。即使结果集是相同的，集内 的顺序有时却很重要。 该问题的一种可能的解决方案：首先为集合中的每个元素分配相应的相关性分数，然后检索评级最高的元素。 PageRa

(Digital) Orange (Print) #B92B0F #F05F42 #F2765D #DE3412 Orange (Print) C00, M61, Y72, K00 Pantone 171 C Secondary Colors When designing content for the overall PyTorch brand, leverage R129, G44, B229 C70, M76, Y00, K00 Pantone 2665 C #B932CC R185, G50, B204 C48, M80, Y00, K00 Pantone 2582 C #CC2FAA R204, G47, B170 C40, M90, Y00, K00 Pantone Purple C #CC2F90 R204, G47, B144 C23, M83, Y00, K00 Pantone 2385 C #E12353 R225, G35, B83 C00, M94, Y64, K00 Pantone 192 C Tertiary Colors Our neutral and grayscale tertiary palette is meant for typography

computing. CNTK is deep learning framework developed by Microsoft. It uses libraries such as Python, C#, C++ or standalone machine learning toolkits. Theano and TensorFlow are very powerful libraries but and type python, you could see the response similar as specified below, Python 3.6.5 (v3.6.5:f59c0932b4, Mar 28 2018, 17:00:18) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] on win32 Type "help", "copyright", "credits" Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/cf/a4/d5387a74204542a60ad1baa84cd2d3353 c330e59be8cf2d47c0b11d3cde8/ numpy-3.1.1-cp36-cp36m- macosx_10_6_intel.macosx_10_9_intel.macosx_10_9_x86_64

深层循环神经网络 16 3.长短期记忆(LSTM) L L L L L L L C C C C C C C FC SM L L L C C C 17 3.长短期记忆(LSTM) L L L L L L L C C C C C C C FC SM L L L C C C lstm=nn.LSTM(input size=10,hidden size=20,num

7407&courseId=1209092816&_trace_c _p_k2_=9e74eb6f891d47cfaa6f00b5cb 5f617c https://study.163.com/course/courseMain.h tm?share=2&shareId=480000001847407& courseId=1208894818&_trace_c_p_k2_=8 d1b10e04bd34d69855bb71da65b0549 Understanding) 随着深度学习在 2D 图片的相关任务上取得较好的效 果，具有时间维度信息的 3D 视频理解任务受到越来越多的关注。常见的视频理解任务有 视频分类、行为检测、视频主体抽取等。常用的模型有 C3D、TSN、DOVF、TS_LSTM 等。 图片生成(Image Generation) 是指通过学习真实图片的分布，并从学习到的分布中采样 而获得逼真度较高的生成图片。目前常见的生成模型有 VAE 戏平台有 OpenAI Gym、OpenAI Universe、OpenAI Roboschool、DeepMind OpenSpiel、MuJoCo 等，常用的 强化学习算法有 DQN、A3C、A2C、PPO 等。在围棋领域，DeepMind AlaphGo 程序已经 超越多名人类围棋专家；在 Dota2 和星际争霸游戏上，OpenAI 和 DeepMind 开发的智能程 序也在限制规则下战胜了顶级职业队伍。