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深度神经网络(Deep Neural Networks, 简称DNN)是近年来机器学习领域中的研究热点,产生了广泛的应用.DNN具有深层结构.数千万参数需要学习,导致训练非常耗时.GPU有强大的计算能力,适合于加速深度神经网络训练.DNN的单机多GPU数据并行框架是腾讯深度学习平台的一部分,腾讯深度学习平台技术团队实现了数据并行技术加速DNN训练,提供公用算法简化实验过程.对微信语音识别应用,在模型收敛速度和模型性能上都取得了有效提升——相比单GPU 4.6倍加速比,数十亿样本的训练数天收敛,测…

[深度学习系列2]Mariana DNN多GPU数据并行框架  本文是腾讯深度学习系列文章的第二篇,聚焦于腾讯深度学习平台Mariana中深度神经网络DNN的多GPU数据并行框架.   深度神经网络(Deep Neural Networks, 简称DNN)是近年来机器学习领域中的研究热点[1][2],产生了广泛的应用.DNN具有深层结构.数千万参数需要学习,导致训练非常耗时.GPU有强大的计算能力,适合于加速深度神经网络训练.DNN的单机多GPU数据并行框架是Mariana的一部分,Marian…

CNCC2017中的深度学习与跨媒体智能 转载请注明作者:梦里茶 目录 机器学习与跨媒体智能 传统方法与深度学习 图像分割 小数据集下的深度学习 语音前沿技术 生成模型 基于贝叶斯的视觉信息编解码 珠算:基于别噎死推断的深度生成模型库 图像与视频生成的规则约束 景深风景生成 骨架约束的人体视频生成 跨媒体智能 视频检索的哈希学习 多媒体与知识图谱 基于锚图的视觉数据分析 视频问答 细粒度分类 跨媒体关联与检索(待补充) 正片开始 传统方法与深度学习 图像分割 图像分割是医疗图像中一个很重要的任务…

https://blog.csdn.net/chengcheng1394/article/details/78940565 原创文章,转载请注明出处: http://blog.csdn.net/chengcheng1394/article/details/78940565 请安装TensorFlow1.0,Python3.5 项目地址: https://github.com/chengstone/kaggle_criteo_ctr_challenge- 前言点击率预估用来判断一条广告被用户点击的…

这一篇博客整理用TensorFlow实现神经网络正则化的内容. 深层神经网络往往具有数十万乃至数百万的参数,可以进行非常复杂的特征变换,具有强大的学习能力,因此容易在训练集上过拟合.缓解神经网络的过拟合问题,一般有两种思路,一种是用正则化方法,也就是限制模型的复杂度,比如Dropout.L1和L2正则化.早停和权重衰减(Weight Decay),一种是增大训练样本量,比如数据增强(Data Augmentation).这些方法的原理阐述可以看我之前整理的文章<深度学习之正则化方法>. 下面用…

一.  数据集的准备与预处理 1 . 收集dataset (大量用户名--包含正常用户名与非法用户名) 包含两个txt文件  legal_name.txt  ilegal_name.txt. 如下图所示 2. 用文件进行预处理 # Data sets import os import pandas as pd DATAPATH = "../dataset" POS = os.path.join(DATAPATH, "legal_name.txt") POS_OUTP…

7.6 DNN在搜索场景中的应用 1. 背景 搜索排序的特征分大量的使用了LR,GBDT,SVM等模型及其变种.我们主要在特征工程,建模的场景,目标采样等方面做了很细致的工作.但这些模型的瓶颈也非常的明显,尽管现在阿里集团内部的PS版本LR可以支持到50亿特征规模,400亿的样本,但这对于我们来说,看起来依然是不太够的,现在上亿的item数据,如果直接使用id特征的话,和任意特征进行组合后,都会超出LR模型的极限规模,对于GBDT,SVM等模型的能力则更弱,而我们一直在思考怎么可以突破这种模型的…

多种格式数据加载.处理与存储 实际的场景中,我们会在不同的地方遇到各种不同的数据格式(比如大家熟悉的csv与txt,比如网页HTML格式,比如XML格式),我们来一起看看python如何和这些格式的数据打交道. 2016-08 from __future__ import division from numpy.random import randn import numpy as np import os import sys import matplotlib.pyplot as plt n…

程学旗先生是中科院计算所副总工.研究员.博士生导师.网络科学与技术重点实验室主任.本次程学旗带来了中国大数据生态系统的基础问题方面的内容分享.大数据的发展越来越快,但是对于大数据的认知大都还停留在最初的阶段——大数据是一类资源.一类工具,其实“大数据”更多的体现的是一个认知和思维,是一种战略.认知和文化. 以下为分享实录全文: 一年多来,通过组织中国大数据技术大会.CCF大数据学术会议以及各类大大小小的应用峰会与学术论坛,结合我们科学院网络数据科学与技术重点实验室所承担的与大数据相关的重大基础课…