- bp網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法 內(nèi)容精選 換一換
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4、已在 OBS 創(chuàng)建至少1個(gè)空的文件夾,用于存儲(chǔ)訓(xùn)練輸出的內(nèi)容。 5、由于訓(xùn)練作業(yè)運(yùn)行需消耗資源,確保賬戶未欠費(fèi)。 6、確保您使用的OBS目錄與ModelArts在同一區(qū)域。 創(chuàng)建算法 進(jìn)入ModelArts控制臺(tái),參考創(chuàng)建算法操作指導(dǎo),創(chuàng)建自定義算法。在配置自定義算法參數(shù)時(shí),需關(guān)注“超參”和“支持的策略”參數(shù)的設(shè)置。來(lái)自:專題地使用。 使用自定義算法或者訂閱算法訓(xùn)練生成的模型,會(huì)存儲(chǔ)至用戶指定的OBS路徑中,供用戶下載。 是否支持圖像分割任務(wù)的訓(xùn)練? 支持。您可以使用以下三種方式實(shí)現(xiàn)圖像分割任務(wù)的訓(xùn)練。 您可以在AI Gallery訂閱相關(guān)圖像分割任務(wù)算法,并使用訂閱算法完成訓(xùn)練。 如果您在本地使用M來(lái)自:專題
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創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè) 1、登錄ModelArts管理控制臺(tái)。 2、在左側(cè)導(dǎo)航欄中,選擇“訓(xùn)練管理 > 訓(xùn)練作業(yè)”,進(jìn)入“訓(xùn)練作業(yè)”列表。 3、單擊“創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)”,進(jìn)入“創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)”頁(yè)面,在該頁(yè)面填寫訓(xùn)練作業(yè)相關(guān)參數(shù)信息。 4、選擇訓(xùn)練資源的規(guī)格。訓(xùn)練參數(shù)的可選范圍與已有算法的使用約束保持一致。來(lái)自:專題問(wèn)題,命中率比LRU要高。 2Q與LRU-2類似,不同點(diǎn)在于將LRU-2算法中的訪問(wèn)歷史隊(duì)列改成了一個(gè)FIFO隊(duì)列,這里不再贅述。上面介紹了4個(gè)常用的緩存淘汰算法,實(shí)現(xiàn)起來(lái)也不是很復(fù)雜。當(dāng)然還有一些其他的算法,這里就不再介紹了,感興趣的朋友可以查找資料學(xué)習(xí)一下。 華為云 面向未來(lái)來(lái)自:百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 網(wǎng)絡(luò)人工智能高校訓(xùn)練營(yíng)-中山大學(xué)&網(wǎng)絡(luò)人工智能聯(lián)合出品 網(wǎng)絡(luò)人工智能高校訓(xùn)練營(yíng)-中山大學(xué)&網(wǎng)絡(luò)人工智能聯(lián)合出品 時(shí)間:2021-04-27 15:59:32 內(nèi)容簡(jiǎn)介: 將介紹人工智能基本知識(shí)體系,機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)與實(shí)踐。時(shí)空預(yù)測(cè)問(wèn)題的AutoML求解—來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的 語(yǔ)音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 時(shí)間:2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能(深度學(xué)習(xí))算法,結(jié)合清華大學(xué)開(kāi)源語(yǔ)音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練,讓使用者在了解語(yǔ)音識(shí)別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí),更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) “垃圾”回收算法的三個(gè)組成部分 “垃圾”回收算法的三個(gè)組成部分 時(shí)間:2021-03-09 17:34:57 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) 人工智能 開(kāi)發(fā)語(yǔ)言環(huán)境 “垃圾”回收算法的三個(gè)組成部分: 1. 內(nèi)存分配:給新建的對(duì)象分配空間 2. 垃圾識(shí)別:識(shí)別哪些對(duì)象是垃圾 3.來(lái)自:百科
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