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深度学习如何进一步设计算法和参数，提高泛化能力，需要模型算法可解释。对抗样本导致模型失效，训练数据不可理的被局部放大。模型愈加复杂，失去了可调式性和透明度。“此时，对于技术的需求就是将可解释技术融入软件环境中去。有两个方法。第一为现有软件框架增加可解释技术接口。
应用场景 这个Web应用可以用于快速分类条形码和二维码，适用于物流、库存管理等场景，通过上传图片，系统可以自动识别并分类，提高工作效率。
CBUCNXI016+Self-paced/about5、昇腾知识篇Atlas200DK教程（入门篇）：https://education.huaweicloud.com/courses/course-v1:HuaweiX+CBUCNXA001+Self-paced/about能耗高效的深度学习
智能决策支持 数字孪生不仅能够进行数据收集与分析，还能通过人工智能算法进行深度学习，提供决策支持。企业可以基于数字孪生模型的反馈和建议，进行决策优化，实现更加智能化的管理。 随着工业数字孪生技术的不断发展，预计其将在更多行业和领域得到广泛应用。
本次我们使用MindSpore深度学习框架进行加载。检查数据集在我们将Mnist数据集下载存放好之后，我们需要检查一下数据集的完整性和质量，使用MindSpore深度学习框架撸它，上代码：1. import matplotlib.pyplot as plt 2.
对学习器的泛化性能进行评估，不仅需要有效可行的实验估计方法，还需 要有衡量模型泛化能力的评价标准，这就是性能度噩(performance measure).性能度最反映了任务需求，在对比不同模型的能力时，使用不同的性能度量往往会导致不同的评判结果；这意味着模型的 “好坏 ” 是相对的
当自动学习项目训练失败时，请根据如下步骤排除问题。进入当前账号的费用中心，检查是否欠费。是，建议您参考华为云账户充值，为您的账号充值。否，执行2。检查存储图片数据的OBS路径。是否满足如下要求：如果OBS路径符合要求，还无法排除故障，建议您提交工单，由专业工程师为您服务。此OBS目录下未存放其他文件夹
2、逻辑和知识图嵌入 如果你平时就有关注arXiv或者AI会议论文的话，你肯定已经发现，每年都会有一些越来越复杂的知识图嵌入模型，每次都会把最佳表现的记录刷新那么一点点。那么，知识图的表达能力有没有理论上限呢，或者有没有人研究过模型本身能对哪些建模、对哪些不能建模呢？
决策树通过递归划分样本特征空间并在每个得到的特征空间区域定义局部模型来做预测。决策树方法的优点是易于理解，数据预处理过程比较简单，同时在相对短的时间内就可以在大数据集上得到可行且效果良好的结果。决策树是非常基础的算法，可解释性强，但它缺点也比较明显，对连续性的特征比较难预测。当数据特征关联性比较强时
论文 1：Hyperbolic Graph Convolutional Neural Networks双曲图卷积神经网络论文地址：https://papers.nips.cc/paper/8733-hyperbolic-graph-convolutional-neural-networks.pdf
有多种因素可能导致过拟合，其中最常见的情况是由千学习能力过千强大，以至千把训练样本所包含的不太一般的特性都学到了，而欠拟合则通常是由千学习能力低下而造成的．欠拟合比较容易克服，例如在决策树学习中扩展分 支、 在神经网络学习中增加训练轮数等，而过拟合则很麻烦．在后面的学习中我们将看到
## 1 集成算法概述 集成学习（ensemble learning）是时下非常流行的机器学习算法，它本身不是一个单独的机器学习算法，而是通过在数据上构建多个模型，集成所有模型的建模结果。基本上所有的机器学习领域都可以看到集成学习的身影，在现实中集成学习也有相当大的作用，它可以用来做市场营销模拟的建模
【暑期Flag】我要坚持学习
本来抱着学习源码的态度，看了几天的AT框架的代码，现在实在是泪奔了，现在给大家总结一下吧：1、如果仅仅是使用LiteOS 的SDK快速接入平台，不建议去看AT的源码，模仿demo凭经验修改下驱动就好了2、AT框架现在仅有简单的介绍，没有详细资料，看起来很费事3、目前的AT框架，使用到了
回归是一种机器学习算法，其结果被预测为一个连续的数值。这种方法通常用于银行、投资和其他领域。在这里，你需要对速度和准确性做出取舍。如果你正在寻找速度，你可以使用决策树算法或线性回归算法。决策树决策树是一个类似树形数据结构的流程图。在这里，数据根据一个给定的参数被连续分割。每个参数允许在一个树节点中
这个框架刚接触不久，目前还在发展中，微软的这款AI框架是否值得让ModelArts引入？ML.NET 是一个跨平台的开源机器学习框架，旨在让 .NET 开发者更快上手机器学习。ML.NET 最初由微软研究院开发，在过去十年中已成长为一个重要的框架，并用于微软的许多产品组，如 Windows
spaCy是具有工业级强度的Python NLP工具包，支持多种自然语言处理基本功能，被称为最快的工业级自然语言处理工具。它支持多种自然语言处理的基本功能，主要功能包括分词、词性标注、词干化、命名实体识别、名词短语提取等。目前spaCy v3.0正式发布，这是一次重大更新。spaCy
当演示专家的潜在奖励功能在任何时候都不能被观察到时，我们解决了在连续控制的背景下模仿学习算法的超参数(HPs)调优的问题。关于模仿学习的大量文献大多认为这种奖励功能适用于HP选择，但这并不是一个现实的设置。事实上，如果有这种奖励功能，就可以直接用于策略训练，而不需要模仿。为了解决这个几乎被忽略的问题
想学鸿蒙但是一头包
经常遇到这种情况，请大佬们分析分析，有没有什么排除故障的方法？
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