回答:简单来说就是用用户id（mac、imei等）按时间分组排序，要是有特殊需求不能满足，可以用自定义。具体的需求您可以详细写出来！
dayday_up
|
921人阅读
回答:我们通常看到的卷积过滤器示意图是这样的：（图片来源：cs231n）这其实是把卷积过滤器压扁了，或者说拍平了。比如，上图中粉色的卷积过滤器是3x3x3，也就是长3宽3深3，但是示意图中却画成二维——这是省略了深度（depth）。实际上，卷积过滤器是有深度的，深度值和输入图像的深度相同。也正因为卷积过滤器的深度和输入图像的深度相同，因此，一般在示意图中就不把深度画出来了。如果把深度也画出来，效果大概就...
zhangke3016
|
637人阅读
深度神经网络已经成为解决计算机视觉、语音识别和自然语言处理等机器学习任务的较先进的技术。尽管如此，深度学习算法是计算密集型和存储密集型的，这使得它难以被部署到只有有限硬件资源的嵌入式系统上。为了解决...
...一个关键的组成部分，在机器翻译中也是如此。近年来，神经网络模型被认为在性能上要优于经典的 n-gram 语言模型。经典的语言模型会面临数据稀疏的难题，使得模型很难表征大型的文本，以及长距离的依存性。神经网络语言...
...区别。•如何使用函数式API定义简单的多层感知器、卷积神经网络以及循环神经网络模型。•如何定义具有共享层和多个输入和输出的更为复杂的模型。教程概述本教程涵盖六部分内容，分别是：1.Keras序列模型2.Keras函数式模型3...
...。现在，组织意味着理解。此次演讲的一些重点：真正的神经网络由几亿个参数组成。谷歌现在所拥有的技能在于如何建造并快速训练这些大型模型来处理大量数据集，并用它们去解决实际问题，之后快速将这些模型部署到不同...
深度神经网络能够焕发新春，大数据功不可没，然而大数据的版权是否应当延伸到深度学习产生的知识，这是一个现实的问题。本文通过ImageNet可视化大数据、Caffe共享深度学习模型和家中训练三个场景审查了深度学习的权值与...
...改善模型计算复杂度紧密相关，因此今天就让我们对卷积神经网络的复杂度分析简单总结一下下。1.时间复杂度1.2 卷积神经网络整体的时间复杂度示例：用 Numpy 手动简单实现二维卷积假设 Stride = 1, Padding = 0, img 和 kernel 都是 np.nd...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
894974231
张率功
李世赞
ernest
