摘要：服务器上需要根据量来选择相应的服务器，也要考虑服务器的使用场合，比如机场卡口或者公安卡口等需要考虑吞吐量以及使用场景数量等。
AL服务器上需要根据量来选择相应的服务器，也要考虑服务器的使用场合，比如机场卡口或者公安卡口等;需要考虑吞吐量以及使用场景、数量等。
需要考虑客户的运维能力，对于运营能力比较强，这时会选择通用的PCI-e服务器;而对于运维能力不那么强的客户，他们更关注数字以及数据标注等，我们称这类人为数据科学家，选择GPU服务器的标准也会不逃一样。需要考虑配套软件和服务的价值。
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摘要：是直接作用于图的卷积神经网络，允许对结构化数据进行端到端的学习，也即输入可以是任意大小和形状的图。图谱卷积和图卷积神经网络举个例子，让我们看下面这个十分简单的分层优化传播规律是神经网络层的权矩阵，是像这样的非线性激活函数。 Graph Convolutional Network（GCN）是直接作用于图的卷积神经网络，GCN 允许对结构化数据进行端到端的学习，也即输入可以是任意大小和形状的图。...
摘要：例如，是一些神经元的特征，其中突触权重变化的符号取决于突触前后的较精确至毫秒量级相对定时。，是大脑自身调整其神经元之间的连接强度的生物过程。从他博士期间就开始研究至今，目前可以说深度学习占领着机器学习的半壁江山，而则是深度学习的核心。 上次说到误差梯度的反向传播（Backpropagation），这次咱们从这继续。需要说明的是，原文太长，有的地方会有些冗长啰嗦，所以后面的我会选择性地进行翻译...
摘要：如今在机器学习中突出的人工神经网络最初是受神经科学的启发。虽然此后神经科学在机器学习继续发挥作用，但许多主要的发展都是以有效优化的数学为基础，而不是神经科学的发现。 开始之前看一张有趣的图 - 大脑遗传地图：Figure 0. The Genetic Geography of the Brain - Allen Brain Atlas成年人大脑结构上的基因使用模式是高度定型和可再现的。 Fi...
摘要：就像在权重扰动中，而不同于串扰的是，最小的全局协调是必须的每个神经元仅需要接收指示全局成本函数的反馈信号。在深度强化学习中比如可否使用不可微分的目标函数呢值得探索相反，反向传播通过基于系统的分层结构计算成本函数对每个权重的灵敏度来工作。 2. 大脑能够进行成本函数优化许多机器学习方法（如典型的监督式学习）是基于有效地函数优化，并且，使用误差的反向传播（Werbos, 1974; Rumelh...
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