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云原生鉆石集訓(xùn)營直播課（七） K8s網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)原理深度剖析（下） 云原生鉆石系列課程第7課，帶大家深入了解Ingress和容器網(wǎng)絡(luò)CNI在Kubernetes實現(xiàn)方法。 觀看直播 預(yù)約提醒 Kubernetes網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)原理深度剖析（下） Kubernetes網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)原理深度剖析（下） 馬上登錄，觀看直播
PyTorch是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中一個非常流行的框架，它提供了豐富的高級知識點和工具來幫助深度學(xué)習(xí)開發(fā)人員在項目中快速迭代、優(yōu)化和調(diào)試。在本文中，我們將討論PyTorch項目實戰(zhàn)中的一些高級知識點。 自定義數(shù)據(jù)集 PyTorch提供了許多內(nèi)置的數(shù)據(jù)集（比如MNIST、CIFAR-10
素都分別擁有自己的學(xué)習(xí)率。 AdaGrad 總結(jié)：在凸優(yōu)化背景中，AdaGrad 算法具有一些令人滿意的理論性質(zhì)。但是，經(jīng)驗上已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，對于訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型而言，從訓(xùn)練開始時積累梯度平方會導(dǎo)致有效學(xué)習(xí)率過早和過量的減小。AdaGrad 在某些深度學(xué)習(xí)模型上效果不錯，但不是全部。
machine, NETtalk。本書從作者的角度探討了深度學(xué)習(xí)的起源和成果。作為20世紀(jì)80年代開發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法的先行者和NIPS基金會的主席，親身經(jīng)歷了過去30年機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的發(fā)展過程。原因之二：這是一本關(guān)于深度學(xué)習(xí)的過去、現(xiàn)在和未來的指南。不過本書并不是對該領(lǐng)域發(fā)展歷史的全
到原版本和灰度版本的流量監(jiān)控數(shù)據(jù)。 圖8 開通免費體驗APM 監(jiān)測灰度運行狀態(tài) 在“服務(wù)列表”頁面，單擊productpage服務(wù)中的“訪問地址”。不斷刷新頁面，頁面在v1和v3版本之間來回切換。 圖9 v1版本頁面 圖10 v3版本頁面 您也可以在一臺已連接公網(wǎng)的機(jī)器上執(zhí)行如下
外還對一些比較新的技術(shù)進(jìn)行了一些探索，這其中就包括深度學(xué)習(xí)相關(guān)的一些框架，如 TensorFlow、Keras 等等。想必大家都或多或少聽過 TensorFlow 的大名，這是 Google 開源的一個深度學(xué)習(xí)框架，里面的模型和 API 可以說基本是一應(yīng)俱全，但 TensorFlow
為什么要特別使用 −v(t) 和粘性阻力呢？部分原因是因為 −v(t) 在數(shù)學(xué)上的便利——速度的整數(shù)冪很容易處理。然而，其他物理系統(tǒng)具有基于速度的其他整數(shù)冪的其他類型的阻力。例如，顆粒通過空氣時會受到正比于速度平方的湍流阻力，而顆粒沿著地面移動時會受到恒定大小的摩擦力。這些選擇都
梯度下降和基本上所有的可以有效訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法，都是基于局部較也許能計算目標(biāo)函數(shù)的一些性質(zhì)，如近似的有偏梯度或正確方向估計的方差。在這些情況下，難以確定局部下降能否定義通向有效解的足夠短的路徑，但我們并不能真的遵循局部下降的路徑。目標(biāo)函數(shù)可能有諸如病態(tài)條件或不連續(xù)梯度的問題
允許我們使用所有的樣本估計平均測試誤差，代價是增加了計算量。這些過程是基于在原始數(shù)據(jù)上隨機(jī)采樣或分離出的不同數(shù)據(jù)集上重復(fù)訓(xùn)練和測試的想法。最常見的是 k-折交叉驗證過程，如算法5.1所示，將數(shù)據(jù)集分成 k 個不重合的子集。測試誤差可以估計為 k 次計算后的平均測試誤差。在第 i 次測試時，數(shù)據(jù)的第
我們必須最大化對數(shù)似然來搜索最優(yōu)解。我們可以通過梯度下降最小化負(fù)對數(shù)似然達(dá)到這一點。通過確定正確的輸入和輸出變量上的有參條件概率分布族，相同的策略基本上可以用于任何監(jiān)督學(xué)習(xí)問題。
個植物的萼片寬度，等等。我們在本書中描述的大部分學(xué)習(xí)算法都是講述它們是如何運行在設(shè)計矩陣數(shù)據(jù)集上的。當(dāng)然，將一個數(shù)據(jù)集表示成設(shè)計矩陣，必須是可以將每一個樣本表示成向量，并且這些向量的大小相同。這一點并非永遠(yuǎn)可能。例如，你有不同寬度和高度的照片的集合，那么不同的照片將會包含不同數(shù)量
(此處為描述簡單，f(x) 為唯一輸出)。與切面距離算法一樣，我們根據(jù)切向量推導(dǎo)先驗，通常從變換（如平移、旋轉(zhuǎn)和縮放圖像）的效果獲得形式知識。正切傳播不僅用于監(jiān)督學(xué)習(xí)(Simard et al., 1992)，還在強(qiáng)化學(xué)習(xí)(Thrun, 1995)中有所應(yīng)用。正切傳播與數(shù)據(jù)集增強(qiáng)密切相關(guān)。在這兩種情況下，
問題。當(dāng)數(shù)據(jù)集太小時，也有替代方法允許我們使用所有的樣本估計平均測試誤差，代價是增加了計算量。這些過程是基于在原始數(shù)據(jù)上隨機(jī)采樣或分離出的不同數(shù)據(jù)集上重復(fù)訓(xùn)練和測試的想法。最常見的是 k-折交叉驗證過程，如算法5.1所示，將數(shù)據(jù)集分成 k 個不重合的子集。測試誤差可以估計為 k 次計算后的平均測試誤差。在第
機(jī)器學(xué)習(xí)可以讓我們解決一些人為設(shè)計和實現(xiàn)固定程序很難解決的問題。從科學(xué)和哲學(xué)的角度來看，機(jī)器學(xué)習(xí)受到關(guān)注是因為提高我們對機(jī)器學(xué)習(xí)的認(rèn)識需要提高我們對智能背后原理的理解。如果考慮“任務(wù)”比較正式的定義，那么學(xué)習(xí)的過程并不是任務(wù)。在相對正式的 “任務(wù)”定義中，學(xué)習(xí)過程本身并不是任務(wù)。
只在少數(shù)點上不可微。一般來說，函數(shù) g(z) 具有左導(dǎo)數(shù)和右導(dǎo)數(shù)，左導(dǎo)數(shù)定義為緊鄰在 z 左邊的函數(shù)的斜率，右導(dǎo)數(shù)定義為緊鄰在 z 右邊的函數(shù)的斜率。只有當(dāng)函數(shù)在 z 處的左導(dǎo)數(shù)和右導(dǎo)數(shù)都有定義并且相等時，函數(shù)在 z 點處才是可微的。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中用到的函數(shù)通常對左導(dǎo)數(shù)和右導(dǎo)數(shù)都有定義。在g(z)
ut描述為通過包括或排除單元形成模型集成的Bagging。然而，這種參數(shù)共享策略不一定要基于包括和排除。原則上，任何一種隨機(jī)的修改都是可接受的。在實踐中，我們必須選擇讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠學(xué)習(xí)對抗的修改類型。在理想情況下，我們也應(yīng)該使用可以快速近似推斷的模型族。我們可以認(rèn)為由向量 µ 參數(shù)化的任何形式的修改，是對
大多數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法都有設(shè)置超參數(shù)，可以用來控制算法行為。超參數(shù)的值不是通過學(xué)習(xí)算法本身學(xué)習(xí)出來的（盡管我們可以設(shè)計一個嵌套的學(xué)習(xí)過程，一個學(xué)習(xí)算法為另一個學(xué)習(xí)算法學(xué)出最優(yōu)超參數(shù)）。所示的多項式回歸實例中，有一個超參數(shù)：多項式的次數(shù)，作為容量超參數(shù)?？刂茩?quán)重衰減程度的 λ 是另一個
索了元學(xué)習(xí)的能力，同時在數(shù)據(jù)層面研究了異質(zhì)信息網(wǎng)絡(luò)的表達(dá)能力。在MetaHIN中，作者提出使用多方面的語義上下文來增強(qiáng)每個用戶的任務(wù)，因此設(shè)計了一種新穎的語義增強(qiáng)型任務(wù)構(gòu)建器，用于在元學(xué)習(xí)場景中捕獲異質(zhì)信息網(wǎng)絡(luò)中的語義信息。進(jìn)一步地，我們構(gòu)建了一個協(xié)同適應(yīng)元學(xué)習(xí)器。該學(xué)習(xí)器既具有
為了更精確地描述反向傳播算法，使用更精確的計算圖（computational graph）語言是很有幫助的。將計算形式化為圖形的方法有很多。這里，我們使用圖中的每一個節(jié)點來表示一個變量。變量可以是標(biāo)量、向量、矩陣、張量、或者甚至是另一類型的變量。為了形式化我們的圖形，我們還需引入
話： 深度學(xué)習(xí)改變了傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)，例如如網(wǎng)絡(luò)搜索和廣告。但是深度學(xué)習(xí)同時也使得許多新產(chǎn)品和企業(yè)以很多方式幫助人們，從獲得更好的健康關(guān)注。 深度學(xué)習(xí)做的非常好的一個方面就是讀取X光圖像，到生活中的個性化教育，到精準(zhǔn)化農(nóng)業(yè)，甚至到駕駛汽車以及其它一些方面。如果你想要學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)的這
