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稀疏数组VS原始数组 稀疏数组是一种特殊的数组，它可以用来表示原始数组中大部分元素都是相同值的情况。稀疏数组可以节省存储空间，但也存在一些缺点。以下是稀疏数组对比原始数组的优缺点： 优点： 节省空间。
㈡稀疏矩阵 非0元素很少（≤ 5%）且分布无规律。 二、存储结构及算法思想 1、对称矩阵 存储分配策略： 每一对对称元只分配一个存储单元,即只存储下三角（包括对角线）的元, 所需空间数为: n(n+1)/2。
深度学习计算服务平台是中科弘云面向有定制化AI需求的行业用户，推出的AI开发平台，提供从样本标注、模型训练、模型部署的一站式AI开发能力，帮助用户快速训练和部署模型，管理全周期AI工作流。平台为开发者设计了众多可帮助降低开发成本的开发工具与框架，例如AI数据集、AI模型与算力等。
为了解决这些问题，我们提出了一种新的基于GNN的稀疏结构学习模型用于文档分类。具体地说，文档级图最初是由句子级词同现图的断开并集生成的。模型收集了一组可训练的连接句子间不相连词的边，利用结构学习对动态上下文依赖的边进行稀疏选取。
稀疏矩阵（Sparse Matrix）是指在矩阵中大部分元素为零的矩阵。稀疏矩阵的特点在于它的非零元素相对较少，而零元素占据了绝大部分。相对于稠密矩阵，稀疏矩阵的存储和操作可以通过一些特殊的数据结构来进行优化，以节省存储空间和提高计算效率。
通常分为稀疏存储结构和密集存储结构两种。hll创建时是稀疏存储结构，当需要更高效处理时会转为密集型数据结构。P4HyperLogLog则在其整改生命周期都是密集型数据结构。如有必要，可以显式地转换cast(hll as P4HyperLogLog)。
通常分为稀疏存储结构和密集存储结构两种。hll创建时是稀疏存储结构，当需要更高效处理时会转为密集型数据结构。P4HyperLogLog则在其整改生命周期都是密集型数据结构。如有必要，可以显式地转换cast(hll as P4HyperLogLog)。
《深度学习原理与实践》陈仲铭，彭凌西 著本书系统全面、循序渐进地介绍了深度学习的各方面知识，包括技术经验、使用技巧和实践案例。本书详细介绍了目前深度学习相关的常用网络模型，以及不同网络模型的算法原理和核心思想。
简单介绍一下机器学习服务是什么
k-均值聚类提供的one-hot编码也是一种稀疏表示，因为每个输入的对应表示大部分元素为零。之后，我们会介绍能够学习更灵活的稀疏表示的一些其他算法（表示中每个输入 x 不只一个非零项）。one-hot编码是稀疏表示的一个极端实例，丢失了很多分布式表示的优点。
为了进一步提高样本效率，我们在在线阶段采用了额外的技术，包括减少任务生成更可行的轨迹和基于价值差异的内在奖励来缓解稀疏奖励问题。我们称这种整体算法为PhAsic自拟约简(PAIR)。
表示的概念是深度学习核心主题之一，因此也是本书的核心主题之一。本节会介绍表示学习算法中的一些简单实例。总的来说，这些实例算法会说明如何实施上面的三个标准。剩余的大部分章节会介绍其他表示学习算法以不同方式处理这三个标准或是介绍其他标准。
深度学习中的深度主要就是来描述神经网络中层的数量，目前神经网络可以达到成百上千层，整个网络的参数量从万到亿不等，所以深度学习并不是非常深奥的概念，其本质上就是神经网络。
最常见的三种包括低维表示，稀疏表示，独立表示。低维表示尝试将 x 中的信息尽可能压缩在一个较小的表示中。
深度学习借鉴的这个过程就是建模的过程。
主要包括编译优化、缓存优化、稀疏存储和计算、NEON指令应用、算子优化等3. 硬件层加速。这个维度主要在AI硬件芯片层，目前有GPU、FPGA、ASIC等多种方案，各种TPU、NPU就是ASIC这种方案，通过专门为深度学习进行芯片定制，大大加速模型运行速度。
深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。
深度学习是实现机器学习的一种技术。早期机器学习研究者中还开发了一种叫人工神经网络的算法，但是发明之后数十年都默默无闻。神经网络是受人类大脑的启发而来的：神经元之间的相互连接关系。
在深度学习中，线性代数是一个强大的数学工具，常常需要使用大量矩阵运算来提高深度学习的效率。 提 示机器学习是大数据与人工智能发展相当重要的一环，机器通过算法来分析数据，在大数据中找到规则。
1.2 深度学习框架目前大部分深度学习框架都已开源，不仅提供了多种多样的接口和不同语言的API，而且拥有详细的文档和活跃的社区，因此设计网络更加灵活和高效。
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