机器学习：详解什么是端到端的深度学习？（What is end-to-end deep learning?）

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【机器学习详解】SMO算法剖析（转载）

[机器学习详解]SMO算法剖析转载请注明出处:http://blog.csdn.net/luoshixian099/article/details/51227754 CSDN−勿在浮沙筑高台本文力求简化SMO的算法思想,毕竟自己理解有限,无奈还是要拿一堆公式推来推去,但是静下心看完本篇并随手推导,你会迎刃而解的.推荐参看SMO原文中的伪代码. 1.SMO概念上一篇博客已经详细介绍了SVM原理,为了方便求解,把原始最优化问题转化成了其对偶问题,因为对偶问题是一个凸二次规划问题,这样的凸二次规…

机器学习 | 详解GBDT在分类场景中的应用原理与公式推导

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注今天是机器学习专题的第31篇文章,我们一起继续来聊聊GBDT模型. 在上一篇文章当中,我们学习了GBDT这个模型在回归问题当中的原理.GBDT最大的特点就是对于损失函数的降低不是通过调整模型当中已有的参数实现的,若是通过训练新的CART决策树来逼近的.也就是说是通过增加参数而不是调整参数来逼近损失函数最低点. 如果对于这部分不是很理解的话,可以通过下方的链接回顾一下之前的内容: 机器学习 | 详解GBDT梯度提升树原理,看完再也不怕面试…

代码详解：TensorFlow Core带你探索深度神经网络“黑匣子”

来源商业新知网,原标题:代码详解:TensorFlow Core带你探索深度神经网络“黑匣子” 想学TensorFlow?先从低阶API开始吧~某种程度而言,它能够帮助我们更好地理解Tensorflow,更加灵活地控制训练过程.本文演示了如何使用低阶TensorFlow Core 搭建卷积神经网络(ConvNet)模型,并演示了使用TensorFlow编写自定义代码的方法. 对很多开发人员来说,神经网络就像一个“黑匣子”, 而TensorFlow Core的应用,则将我们带上了对深度神经网络后台…

TVM:一个端到端的用于开发深度学习负载以适应多种硬件平台的IR栈

TVM:一个端到端的用于开发深度学习负载以适应多种硬件平台的IR栈本文对TVM的论文进行了翻译整理深度学习如今无处不在且必不可少.这次创新部分得益于可扩展的深度学习系统,比如 TensorFlow.MXNet.Caffe 和 PyTorch.大多数现有系统针对窄范围的服务器级 GPU 进行了优化,并且需要在其他平台(如手机.IoT 设备和专用加速器(FPGA. ASIC))上部署大量工作.随着深度学习框架和硬件后端数量不断增加,我们提出了一个统一的中间表征(IR)堆栈,可以弥补以生产力为中…

zabbix配置文件详解--服务（server）端、客户（agent）端、代理（proxy）端

在zabbix服务(server)端.客户(agent)端.代理(proxy)端分别对应着一个配置文件,即:zabbix_server.conf,zabbix_agentd.conf,zabbix_proxy.conf,它们的详细解释如下: 1./etc/zabbix/zabbix_server.conf详解 NodeID=0 #分布式节点id号,0代表是独立服务器,默认是被注释掉的,不强制配置 ListenPort=10051 #zabbix server的端口,默认是10051,可以自行修改…

详解APM数据采样与端到端

高驰涛云智慧首席架构师据云智慧统计,APM从客户端采集的性能数据可能占到业务数据的50%,而企业要做到从Request到Response整个链路中涉及到的所有数据的准确采集,并进行有效串接,进而实现真正的端到端,绝非一件易事. 那么云智慧是如何进行APM数据采样的,又是如何在“端到端”应用性能管理中满足用户对业务数据的高性能分析的呢?在2016年9月全球运维大会的APM专场上,云智慧首席架构师高驰涛先生为你揭晓APM背后的大数据奥秘. 高驰涛(Neeke Gao),云智慧首席架构师,PHP/…

机器学习--详解人脸对齐算法SDM-LBF

引自:http://blog.csdn.net/taily_duan/article/details/54584040 人脸对齐之SDM(Supervised Descent Method) 人脸对齐之LBF(Local Binary Features) 人脸识别技术大总结(1):Face Detection & Alignment Real-time Expression Transfer for Facial Reenactment https://www.youtube.com/watch…