在阿里云容器服务ACK上运行DPDK类型网络应用的方法
DPDK（Data Plane Development Kit）是一种高性能网络数据面开发工具包，常用于需要低延迟、高吞吐量的场景。本文介绍如何在ACK集群中运行DPDK应用。
NLB健康检查异常排查方法
NLB健康检查用于探测您的后端服务器是否处于正常工作状态，当健康检查出现异常时，通常说明您的后端服务器出现了异常，但也可能是您的健康检查或后端服务器配置不正确导致，本文主要介绍网络型负载均衡NLB健康检查出现异常的解决方法。
在阿里云OpenAPI调用 API 的时候，稍微有一些网络波动，就会断联，有优化方法吗？
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神经网络中的优化方法
一、引入 在传统的梯度下降优化算法中，如果碰到平缓区域，梯度值较小，参数优化变慢 ，遇到鞍点（是指在某些方向上梯度为零而在其他方向上梯度非零的点。），梯度为 0，参数无法优化，碰到局部最小值。实践中使用的小批量梯度下降法（mini-batch SGD）因其梯度估计的噪声性质，有时能够使模型脱离这些点。 为了克服这些困难，研究者们提出了多种改进策略，出现了一些对...
PYTHON用LSTM长短期记忆神经网络的参数优化方法预测时间序列洗发水销售数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24431 配置神经网络很困难，因为没有关于如何去做的好的理论。 您必须系统地从动态和客观结果的角度探索不同的参数配置，以尝试了解给定预测建模问题的情况。 在本教程中，您将了解如何探索如何针对时间序列预测问题配置 LSTM 网络参数。 完成本教程后，您将了解： 如何调整和解释训练时期...
手把手教你搭建一个深度网络模型：从输入层-激活函数-损失函数-优化方法-输出层-执行训练
深度神经网络模型的搭建步骤如下。 第1步,我们使用 Paddlepaddle来定义一个深度神经网络模型。这个深度神经网络模型非常简单,结构包括输入层、隐层1、隐层2、输出层,这个深度神经网络模型一共有3层,因为输入层不参与计算,所以不算入总层数。使用 fluid. data0函数定义一个输入层,指定输入层的名称、形状以及类型, shape的第1个参数是输入数据的批量大小,通常设置为None,这样....
【Python机器学习】神经网络中常用激活函数、损失函数、优化方法（图文解释 附源码）
下面以经典的分类任务：MNIST手写数字识别，采用全连接层神经网络MNIST数据集是一个手写体的数字图片集，它包含有训练集和测试集，由250个人手写的数字构成。训练集包含60000个样本，测试集包含10000个样本。每个样本包括一张图片和一个标签。每张图片由28×28个像素点构成,每个像素点用1个灰度值表示。标签是与图片对应的0到9的数字。随着训练损失值逐渐降低 精确度上升 部分代码如下imp.....
【Pytorch神经网络理论篇】 15 过拟合问题的优化技巧（二）：Dropout()方法
同学你好！本文章于2021年末编写，获得广泛的好评！故在2022年末对本系列进行填充与更新，欢迎大家订阅最新的专栏，获取基于Pytorch1.10版本的理论代码(2023版)实现，Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录地址为：CSDN独家 | 全网首发 | Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录本专栏将通过系统的深度学习实例，从可解释性的角度对深度学习的原理进行讲解与分析，通....
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