GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 表 1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 template_name name 机器学习模型...

附录一、有用的 Python 数据科学包 数据科学模块 核心包 文本挖掘 数学和统计学 网络爬虫 可视化库 图论/网络 深度学习 标准库的有用部分 基本工具 实用函数 文件格式 数据对象 附录一、有用的 Python 数据科学包 原文：Useful Python Packages for Data Science 译者...

GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 表 1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 template_name name 机器学习模型...

7.2 静态分析器集成 one take，中意“一次成型”，最早指歌手录歌时一次性通过录制，不存在发现错误-修正错误-重新录制这样的往返动作。one take 在编程环境中，就是一次性通过编译，我个人很享受 one take 带来的快感。当然，要达到 one take，不仅需要扎实的编程功底，还需要工具的辅佐 —— 代码静态分析器。前面介绍的神器 YCM...

练习 你怎样去定义强化学习？它与传统的监督以及非监督学习有什么不同？ 你能想到什么本章没有提到过的强化学习应用？智能体是什么？什么是可能的动作，什么是奖励？ 什么是衰减率？如果你修改了衰减率那最优策略会变化吗？ 你怎么去定义强化学习智能体的表现？ 什么是信用评估问题？它怎么出现的？你怎么解决？ 使用回放记忆的目的是什么？ 什么是闭策略 RL 算法？ 使...

数据增强 最后一个正则化技术，数据增强，包括从现有的训练实例中产生新的训练实例，人为地增加了训练集的大小。 这将减少过拟合，使之成为正则化技术。 诀窍是生成逼真的训练实例; 理想情况下，一个人不应该能够分辨出哪些是生成的，哪些不是生成的。 而且，简单地加白噪声也无济于事。 你应用的修改应该是可以学习的（白噪声不是）。 例如，如果您的模型是为了分类蘑菇图...

直接学习更为丰富的输出 直接学习更为丰富的输出 一个图像分类算法可以输入一个图像 ，并输出一个表示对象类别的整数。那么一个算法可以输出一个完整的句子来对图像进行描述吗？ 举个例子—— 输入 为： 输出 为：“一辆黄色的公共汽车在路上开着，背景是绿色的树和绿色的草。 ” 传统的监督学习应用学得一个函数： ，其中输出 通常是一个...

实现一个图片分类应用 概述 准备环节 下载数据集 导入Python库&模块 配置运行信息 数据处理 定义数据集及数据操作 定义网络 定义损失函数及优化器 基本概念 定义损失函数 定义优化器 训练网络 配置模型保存 配置训练网络 运行并查看结果 验证模型 实现一个图片分类应用 概述 下面我们通过一个实际样例，带领大...

实现一个图片分类应用 概述 准备环节 下载数据集 导入Python库&模块 配置运行信息 数据处理 定义数据集及数据操作 定义网络 定义损失函数及优化器 基本概念 定义损失函数 定义优化器 训练网络 配置模型保存 配置训练网络 运行并查看结果 验证模型 实现一个图片分类应用 Linux Windows Ascend...