Публикации по теме 'optimization'


Неделя за день
Иллюстрации Лизы Сюй Команда Clover по обработке и анализу данных занимается созданием моделей машинного обучения (МО), предназначенных для улучшения выявления и лечения хронических заболеваний. Одна из вещей, которая делает нашу платформу уникальной, — это петля обратной связи, которая обеспечивает быструю итерацию и повышенную точность модели. В 2022 году конвейер, обрабатывающий наши данные для машинного обучения, будет работать почти неделю. Неделя для ИТ в здравоохранении —..
Extreme Learning Machine (ELM) — это метод ускоренного обучения для искусственной нейронной сети.
В последние годы многие исследователи предлагают множество моделей глубокого обучения. Модели глубокого обучения интересны во многих областях промышленности, поскольку модели имеют множество возможностей для решения таких задач, как компьютерное зрение, обработка сигналов и обработка естественного языка. Они разрабатывают множество структур для конкретных задач , такие как сверточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети, долговременная память, преобразователь и т. д. Хотя..
Улучшение производительности кода NumPy
Эксперименты над временем выполнения кода NumPy В недавнем проекте мы решили использовать AUC-Recall@K в качестве основного показателя для оценки нашей модели. Мы определили его как долю площади под идеальной кривой Recall@k , которую достигла наша модель. В моей первой реализации использовались функции NumPy, и производительность была неплохой, но это заставило меня задуматься, насколько лучше я мог бы сделать… и насколько хуже. Table of Contents The AUC-Recall@k Metric The..
Линейная модель
Важное примечание: оригинальная статья http://ecdicus.com/linear-model/ с правильным латексным отображением Линейная модель является наиболее широко используемой моделью в машинном обучении. Это относится к модели, которая использует линейные комбинации выборочных функций для прогнозирования. Для D-мерной выборки $\textbf{x} = [x_1 , ⋯ , x_D] ^T$ ее линейная комбинационная функция имеет вид $f(\textbf{x};\textbf{w})=w_1x_1+w_2x_2+\hdots+w_Dx_D+b $ $ =\textbf{w}^T\textbf{x}+b$..
Дао градиентного спуска
Дао градиентного спуска Это метод, используемый для поиска оптимальной настройки чего-либо. Идеальная температура для идеального количества времени, чтобы испечь идеальный торт. Процесс похож на выпечку тысячи тортов, и каждый раз слегка поворачивая ручку таким образом, чтобы приблизить вас к нужному результату. Люди обычно используют аналогию со стоянием где-то на горном хребте с завязанными глазами, пытаясь добраться до самой низкой точки (глобальные минимумы). Были разработаны..
Советы по успешной стратегии монетизации и оптимизации в эпоху неопределенности
Бенджамин Батчер Следующая статья изначально была опубликована в Блоге продуктов Minute Media . В быстрорастущем и все более фрагментированном цифровом ландшафте эффективная стратегия монетизации может показаться сложной задачей для издателей. Огромное количество партнеров по рекламным технологиям и спросу, выходящих на рынок и покидающих его, может затруднить обеспечение полной оптимизации каждой возможности. Эпоха COVID-19 принесла новые проблемы, поскольку бренды стали более..
Сэкономьте более 25 % памяти, используя перевыравнивание структур в кэше, потребляющем много памяти.
Используйте правильное выравнивание структур и указатели для экономии памяти. Введение В этом посте мы рассмотрим, как оптимизировать структуры, чтобы меньше памяти использовалось для хранения данных во время работы приложения (структура). Кроме того, мы оценим, насколько изменилось использование памяти после оптимизации структуры программного обеспечения. Выравнивание — один из способов сделать это. Выравнивание уменьшает количество инструкций, необходимых для чтения и записи..