PaddleLite使用华为麒麟NPU预测部署 支持现状 已支持的芯片 已支持的设备 已支持的Paddle模型 模型 性能 已支持（或部分支持）的Paddle算子 参考示例演示 测试设备(HUAWEI Mate30 5G) 准备设备环境 准备交叉编译环境 运行图像分类示例程序 更新模型 更新支持华为Kirin NPU的PaddleLi...

PaddleLite使用华为麒麟NPU预测部署 支持现状 已支持的芯片 已支持的设备 已支持的Paddle模型 已支持（或部分支持）的Paddle算子 参考示例演示 测试设备(HUAWEI Mate30 5G) 准备设备环境 准备交叉编译环境 运行图像分类示例程序 更新模型 更新支持华为Kirin NPU的PaddleLite库 如何...

七、PATCHY-SAN 7.1 模型 7.1.1 Graph Kernel 7.1.2 PATCHY-SAN a. Node Sequence Selection b. Neighborhood Assembly c. Graph Normalization d. CNN 等价性 e. PATCHY-SAN 架构 f. 算法复杂度 7.2...

飞桨高层API使用指南 一、简介 二、安装并使用飞桨高层API 三、目录 四、数据集定义、加载和数据预处理 4.1 框架自带数据集使用 4.2 自定义数据集 4.3 数据增强 4.3.1 框架自带数据集 4.3.2 自定义数据集 五、模型组网 5.1 Sequential组网 5.2 SubClass组网 5.3 模型封装 5.4 模...

2.5. 分解成分中的信号（矩阵分解问题） 2.5.1. 主成分分析（PCA） 2.5.1.1. 准确的PCA和概率解释（Exact PCA and probabilistic interpretation） 2.5.1.2. 增量PCA (Incremental PCA) 2.5.1.3. 基于随机化SVD的PCA 2.5.1.4. 核 PCA 2...

2.5. 分解成分中的信号（矩阵分解问题） 2.5. 分解成分中的信号（矩阵分解问题） 2.5.1. 主成分分析（PCA） 2.5.1.1. 准确的PCA和概率解释（Exact PCA and probabilistic interpretation） 2.5.1.2. 增量PCA (Incremental PCA) 2.5.1.3. 基于随机化SVD...

Release Note 重要更新 基础框架 新增API 功能优化 性能优化 Bug修复 推理部署 Paddle Inference 功能升级 性能优化 Bug修复 Paddle Serving 易用性提升 功能完善 性能优化 文档和示例 Paddle Lite 功能升级 性能优化 Bug修复 PaddleSlim 量化...

六、Node2Vec 6.1 模型 6.2 边的representation 6.3 实验 6.3.1 人物关系可视化 6.3.2 多标签分类任务 6.3.3 连接预测 六、Node2Vec feature learning 的挑战是如何定义恰当的目标函数，这涉及计算效率和预测准确率之间的平衡。 一方面可以直接优化下游监督任务的目...

三、Word2Vec 3.1 CBOW 模型 3.1.1 一个单词上下文 3.1.2 参数更新 3.1.3 多个单词上下文 3.2 Skip-Gram 3.2.1 网络结构 3.1.2 参数更新 3.3 优化 3.3.1 分层 softmax a) 网络结构 b) 参数更新 3.3.2 负采样 a) 原理 b) 参数更新 3.3.3...