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领英发布 Feathr 1.0,简化机器学习

Feathr 是领英(LinkedIn)为简化机器学习 (ML) 功能管理和提高开发者生产力而构建的特征存储,并已在生产环境中使用多年,该项目于 2022 年 4 月正式开源。 Feathr 1.0 近日正式发布,具有以下新功能: 新功能 Feathr 沙盒:Feathr 沙盒是一个预先配置好的环境,可以用来学习如何使用 Feathr、带有实验性功能,并在本地建立概念验证的应用程序,而不需要在云端设置复杂的基础设施。 Online Transform:Online Transform(在线转换)是一项功能,可以实现实时的特征转换,作为特征检索过程的一部分。 特征化源只在推理时可用 使用离线转换可能是对存储和计算资源的一种浪费 用户希望将特征化工作从上游的在线系统中分离出来 用户希望为在线和离线消费定义一次转换 使用 Azure Cosmos DB 作为在线存储 Feathr Notebook 示例现在提供了 5 个带有 Jupyter notebooks 的入门教程,帮助用户入门,这些 notebooks 涵盖了 ML 工作中常用的各种用例。 Web UI 在以下方面得到了增强 支持注...

每日一博 | 详解神经网络中反向传播和梯度下降

摘要:反向传播指的是计算神经网络参数梯度的方法。 本文分享自华为云社区《反向传播与梯度下降详解》,作者:嵌入式视觉 。 一,前向传播与反向传播 1.1,神经网络训练过程 神经网络训练过程是: 先通过随机参数“猜“一个结果(模型前向传播过程),这里称为预测结果a; 然后计算a与样本标签值 y 的差距(即损失函数的计算过程); 随后通过反向传播算法更新神经元参数,使用新的参数再试一次,这一次就不是“猜”了,而是有依据地向正确的方向靠近,毕竟参数的调整是有策略的(基于梯度下降策略)。 以上步骤如此反复多次,一直到预测结果和真实结果之间相差无几,亦即 ∣a−y∣→0,则训练结束。 1.2,前向传播 前向传播(forward propagation 或 forward pass)指的是: 按顺序(从输入层到输出层)计算和存储神经网络中每层的结果。 为了更深入理解前向传播的计算过程,我们可以根据网络结构绘制网络的前向传播计算图。下图是简单网络与对应的计算图示例: 其中正方形表示变量,圆圈表示操作符。数据流的方向是从左到右依次计算。 1.3,反向传播 反向传播(backward propagatio...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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