特征信息，这种稠密的连接方式是全连接层参数量大、计算代价高的根本原因。全连接层 也称为稠密连接层(Dense Layer)，输出与输入的关系为： ?? = ? ( ∑ ????? ?∈nodes(?) + ?) 其中nodes(?)表示 I 层的节点集合。 那么，输出节点是否有必要和全部的输入节点相连接呢？有没有一种近似的简化模型 呢？我们可以分析输入节点对输出节点的重要性分布，仅考虑较重要的一部分输入节点， Network 和 M 个 Worker 线程， Global Network 包含了 Actor 和 Critic 网络，每个线程均新建一个交互环境和 Actor 和 Critic 网络。初始化阶段 Global Network 随机初始化参数? 和? ，Worker 中的 Actor-Critic 网络从 Global Network 中同步拉取参数来初始化网络。在训练时，Worker 中的 Actor-Critic Network 拉取最新参数，然后在最新策略??(??|??)才采样动作与私有环 境进行交互，并根据 Advantage Actor-Critic 算法方法计算参数? 和?的梯度信息。完成梯 度计算后，各个 Worker 将梯度信息提交到 Global Network 中，利用 Global Network 的优化 器完成 Global Network 的网络参数更新。在算法测试阶段，只使用 Global Network

场景（2）� TensorFlow使用现状及痛点 !.train.ClusterSpec({ “worker”: [ “worker0.example.com:2222”, “worker1.example.com:2222”, “worker2.example.com:2222” ], “ps”: [ “ps0.example.com:2222” tTest \ #保存模型的HDFS路径� --worker-num 3 \ #work数量 � --worker-memory 8192M \ #每个worker需要的内存� --worker-cores 1 \ #每个worker需要的CPU核数� --worker-gpus 2 \ #每个worker需要的GPU卡数� --ps-num 2 \ #ps数量� server） • Worker通过读取RDD获取训练样本 • RDD的数据cache到内存或者磁盘供多次迭代训练使用 SparkFlow介绍 SparkFlow与TensorFlow on Yarn对比：� SparkFlow TensorFlow on Yarn 通过RDD读取训练样本数据，关心 文件存储格式 直接读取HDFS数据，不关心文件存 储格式 Worker和PS的资源同构

serving serving server server server worker Model Serving System Serving PS Traing PS Traing Model System Predict Score Sample Data worker worker worker 3 在线机器学习-参数服务器 serving serving serving serving server server server server server worker worker worker PSscheduler PSserver PSserver PSserver PSagent PSagent zookeeper PSproxy PSproxy PSsubmit File System checkpoint Model Training System

TensorFlow ���� Client Server (local machine) Worker /cpu:0 Worker /gpu:0 TensorFlow ���� Client Server (local machine) RunStep() Worker /cpu:0 Worker /gpu:0 ����Optimizer���� ��������� ����

提供从召回到排序全流程的模型解决方案，为业务提供最佳实践； • 提供系统的平台化工具，为用户提供易用的界面操作； MLX模型能力 MLX平台架构 MLX平台架构 • 基于Worker + PS架构搭建 • Worker  模型计算引擎（Engine）  计算图框架（Graph） • 模型计算引擎Engine  模型结构处理  与PS通信交换模型参数  计算图的计算 •

Reader Learner Worker 返回参数 Request Handler Parameter Server 查询Sparse Table 查询Dense Tensor 更新参数 � 常规训练流⽔线 样本读取 样本解析 参数拉取 参数更新 查询Sparse Table 查询Dense Tensor Reader Learner Worker 返回参数 Request

remove extraneous nodes, etc. while retaining the model’s performance? In this chapter we introduce the intuition behind sparsity, different possible methods of picking the connections and nodes to prune, and and the one on the right is its pruned version. Note that the pruned network has fewer nodes and some retained nodes have fewer connections. Let's do an exercise to convince ourselves that setting parameter higher compression ratio. Figure 5-1: An illustration of pruning weights (connections) and neurons (nodes) in a neural network consisting of fully connected layers. Exercise: Sparsity improves compression

layer understands the edges in the image. The Next layer constructs nodes from the edges. Then, the next would find branches from the nodes. Finally, the output layer will detect the full object. Here, the psychologist Frank Rosenblatt, in the year of 1958. ANNs are made up of multiple nodes which is similar to neurons. Nodes are tightly interconnected and organized into different hidden layers. The input

ConvTransposed2d ▪ Dropout ▪ etc. 2. Container ▪ net(x) 3. parameters 4. modules ▪ modules: all nodes ▪ children: direct children 5. to(device) 6. save and load 7. train/test 8. implement own layer

Clustering Image Segmentation (clustering pixels) Clustering web-search results Clustering (people) nodes in (social) networks/graphs ... and many more... Feng Li (SDU) K-Means December 28, 2021 5 / 46